基于生成对抗网络的CT图像超分辨重构方法

本发明提供了一种基于生成对抗网络的CT图像超分辨重构方法，包括：第一步骤：收集高分辨率图像数据和对应的低分辨率图像数据；第二步骤：建立包括第一生成器、第二生成器以及第一判别器、第二判别器的CycleGAN模型；第三步骤：利用收集的高分辨率图像数据和对应的低分辨率图像数据训练CycleGAN模型以优化CycleGAN模型的参数；第四步骤：向输入训练好的CycleGAN模型待增强的医学图像进行图像转换。