摘要
本发明提供基于特征补偿注意力的医学图像超分辨率方法及系统,涉及医学图像处理领域,该方法包括:建立医学图像超分辨率生成对抗网络模型,包括生成器及判别器,生成器包括第一特征提取组件、特征注入组件、第二特征提取组件及重建组件,第一特征提取组件和特征注入组件的输出为第二特征提取组件的输入,第二特征提取组件的输出为重建组件的输入;训练医学图像超分辨率生成对抗网络模型,得到医学图像超分辨率模型,包括训练后的医学图像超分辨率生成对抗网络模型的生成器;通过医学图像超分辨率模型基于低分辨率医学图像,得到高分辨率医学图像,具有生成更接近真实图像的高分辨率医学图像的优点。
技术关键词
低分辨率医学图像
生成对抗网络模型
图像超分辨率方法
注意力
图像超分辨率系统
样本
医学图像处理
非线性
模型训练模块
图像获取模块
切片
上采样
通道
参数
系统为您推荐了相关专利信息
时间序列特征
域名识别方法
节点特征
多模态
分类模型识别
节点
多层注意力机制
权重分配机制
主题提取方法
文本
聚氨酯直埋保温管
预测模型构建方法
网络架构
状态预测方法
数据
爬坡需求
需求预测方法
判断算法
电力系统
历史气象数据