结构磁共振超分辨率图像重建模型训练方法、重建方法及设备

AITNT
正文
推荐专利
结构磁共振超分辨率图像重建模型训练方法、重建方法及设备
申请号:CN202510416238
申请日期:2025-04-03
公开号:CN119919291B
公开日期:2025-08-05
类型:发明专利
摘要
本申请提供结构磁共振超分辨率图像重建模型训练方法、重建方法及设备,涉及图像处理技术领域,训练方法包括:对结构磁共振图像进行各向异性下采样以得到用于模拟临床结构磁共振低分辨率图像的目标低分辨率图像;基于参考结构磁共振图像生成目标低分辨率图像对应的图像样本,并基于图像样本和结构磁共振图像训练深度学习模型,以将该深度学习模型训练为用于将图像样本重建为超分辨率图像的结构磁共振超分辨率图像重建模型。本申请能够提高图像样本模拟临床中厚层扫描的低分辨率图像的有效性及合理性,能够提高采用图像样本训练结构磁共振超分辨率图像重建模型的有效性及可靠性,进而能够提高采用该模型重建超分辨率图像的精度及可靠性。
技术关键词
结构磁共振 超分辨率图像重建 模型训练方法 训练深度学习模型 全局特征提取 局部特征提取 样本 深度学习模型训练 图像块 编码特征 重建超分辨率图像 分支 数据 感知损失函数 三次样条插值
系统为您推荐了相关专利信息
1
目标检测模型训练方法、装置及电子设备
文本编码器 特征提取网络 样本 预测类别 图像
2
模型训练、蜈蚣梯绝缘平台缺陷检测方法、系统及设备
绝缘平台 蜈蚣梯 可见光图像 融合图像特征 模型训练方法
3
一种基于多模态半监督学习的冠状动脉易损斑块分割模型训练方法及装置
半监督学习 易损斑块 分割模型训练方法 血管 模型训练模块
4
一种轻量化的人群计数网络、存储介质和处理器
注意力 上采样 特征金字塔 多尺度特征 模型训练方法
5
模型训练方法、装置、设备及存储介质
分布式训练 节点 参数 模型训练方法 网络结构特征
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号