%A 戴朝霞, 李锦欣, 张向东, 徐旭, 梅林, 张亮 %T 基于DNGAN的磁共振图像超分辨率重建算法 %0 Journal Article %D 2022 %J 计算机科学 %R 10.11896/jsjkx.210600105 %P 113-119 %V 49 %N 7 %U {https://www.jsjkx.com/CN/abstract/article_20910.shtml} %8 2022-07-15 %X 磁共振图像的质量会影响医生对患者身体情况的判断,高清晰度的磁共振图像更有利于医生做出准确的诊断。利用计算机技术对磁共振图像进行超分辨率重建,可以由低分辨率的磁共振图像得到高分辨率的磁共振图像。基于生成对抗网络强大的生成能力及其非监督学习特性,文中研究了基于生成对抗网络的磁共振图像超分辨率算法,设计了一个结合残差网络结构及DenseNet结构作为生成网络的网络模型DNGAN。该网络使用WGAN-GP理论作为对抗损失来稳定生成对抗网络的训练。除此之外,使用内容损失函数以及感知损失函数作为网络的损失函数。同时,为了更好地利用磁共振图像丰富的频域信息,将磁共振图像的频域信息作为频域损失函数添加到网络中。为了证明DNGAN模型的有效性,将其磁共振图像超分辨率实验结果与SRGAN以及双三次插值法的磁共振图像超分辨率重建结果进行对比,表明DNGAN模型能够有效地对磁共振图像进行超分辨率重建。