【摘 要】
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随着临床对医学图像高分辨率的要求,基于低分辨率医学图像的超分辨率重建算法已成为研究热点,该类方法在不需要改进硬件设备的情况下,可以显著提高图像分辨率,因此对其进行综
【基金项目】
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上海市教委2016年青年教师培养资助计划(ZZsl15012);上海理工大学光电学院教师创新能力建设项目(1000302006)资助
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随着临床对医学图像高分辨率的要求,基于低分辨率医学图像的超分辨率重建算法已成为研究热点,该类方法在不需要改进硬件设备的情况下,可以显著提高图像分辨率,因此对其进行综述具有重要意义。针对医学图像领域中特有的超分辨率重建算法,首先分析了该类算法的研究现状,并将其分为三类:基于插值的超分辨率重建、基于重构的超分辨率重建和基于学习的超分辨率重建。同时,基于MR图像、CT图像、超声图像等细分医学图像领域,深入分析了超分辨率重建算法的研究进展,并对不同类型的算法进行了归纳总结和比对分析。其次,对超分辨率重建算法所对应
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