基于特征损失的医学图像超分辨率重建

来源：计算机工程与应用杂志2018年第20期北京时间：

作者：邢晓羊1，2，魏 敏1，2，符 颖1，2

单位：1.成都信息工程大学 计算机学院，成都 610225；2.成都信息工程大学 图形图像与空间信息协同创新中心，成都 610225

摘要：高分辨率的磁共振图像可以提供更加清晰的解剖图像，从而促进疾病的早期诊断。但是医疗成像系统的固有缺陷，使得高分辨率医学图像的获取面临许多问题，解决这类问题的方法之一就是使用超分辨率重建技术。针对医学图像超分辨率重建问题，设计一个前馈全连接卷积神经网络，网络包括五层卷积层和五个残差块，并且使用基于特征的损失函数，解决了使用均方误差损失函数不符合人视觉感的问题。该方法在网络内部实现图像4倍放大重建，避免了使用反卷积层上采样时出现的棋盘伪影。通过实验验证了方法的有效性，在视觉和数值结果上都有所提高。

关键词：医学图像,超分辨重建,卷积神经网络,特征损失