一种基于Mamba的多对比度MRI超分辨率方法

本发明涉及一种基于Mamba的多对比度MRI超分辨率方法，包括如下步骤：选取公开的多对比度MRI图像数据集Q；对Q中的所有MRI图像进行数据预处理后组成训练集Dall；构建超分辨率模型M，按模型的数据格式要求，将数据输入对应的特征提取模块提取特征；将提取出的特征进行上下文特征匹配得到不同尺度的匹配特征集合FM；将Ftar_lr与FM中的所有匹配特征依次进行特征融合操作，每次合并操作均在对应重建模块中进行，最终得到重建的高分辨率目标图像TargetSR。使用本方法可以深层次提取特征并将细节特征从高分辨率短时MRI图像中转移到目标低分辨率长时MRI图像中。