医学CT影像超分辨率深度学习方法综述

来源：计算机工程与应用杂志2024年第3期北京时间：

作者：田苗苗, 支力佳, 张少敏, 晁代福

单位：北方民族大学 计算机科学与工程学院，银川 750021

摘要：图像超分辨率（SR）是计算机视觉领域提高图像分辨率的重要处理方法之一，在医学图像领域有重要的研究意义和应用价值。高质量和高分辨率的医学CT影像在当前的临床过程中非常重要。近年来，基于深度学习的医学CT影像超分辨率重建技术取得了显著的进展，对该领域内的代表性方法进行了梳理，系统回顾了医学CT影像超分辨率重建技术的发展。介绍了SR基本理论，给出常用的评价指标；重点阐述基于深度学习的医学CT影像超分辨率重建方向的创新与进展，对各个方法的主要特点和性能进行了综合比较分析。最后，讨论了医学CT影像超分辨率重建方向上存在的困难和挑战，并对未来的发展趋势进行了总结与展望，希望能为相关研究提供参考。

关键词：超分辨率,医学CT影像,深度学习,计算机视觉,神经网络