公开(公告)号：CN110020987B

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN201910224792.3

申请日：2019-03-24

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 刘蓬博 ,  王瑾 ,  朱青

IPC: G06T3/40 ,  G16H30/00

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的医学图像超分辨率重建的方法，将医学图像直接输入到系统中即可得到正确的超分辨率结果，通过大量的高质量医学图像数据来训练网络，采用在训练阶段引入了医学图像数据中病灶的位置信息，所述位置信息指病灶的中心坐标和尺寸或者病灶精细的边缘标注，通过加入这些先验信息，可以解决其他方法医学图像超分辨率网络训歪导致的超分辨率后的医学图像丢失了原本影像学意义的问题。

公开(公告)号：CN110020987A

公开(公告)日：2019-07-16

申请号：CN201910224792.3

申请日：2019-03-24

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 刘蓬博 ,  王瑾 ,  朱青

IPC: G06T3/40 ,  G16H30/00

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的医学图像超分辨率重建的方法，将医学图像直接输入到系统中即可得到正确的超分辨率结果，通过大量的高质量医学图像数据来训练网络，采用在训练阶段引入了医学图像数据中病灶的位置信息，所述位置信息指病灶的中心坐标和尺寸或者病灶精细的边缘标注，通过加入这些先验信息，可以解决其他方法医学图像超分辨率网络训歪导致的超分辨率后的医学图像丢失了原本影像学意义的问题。