基于医学图像的超分辨率重建算法综述

• 作者: 成云凤 汪伟
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 超分辨率重建 医学图像处理 字典学习 稀疏表示 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 535-543
• 页数: 9页
• 分类号: R318.04
• 字数: 8745字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2019.05.017

摘要

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的评价标准也进行了介绍.最后,展望了超分辨率重建技术在医学图像领域的发展趋势.当前应用于医学图像领域的超分辨重建算法已经发展到一定水平,逐步突破基于单一方法的研究形式,通过与机器学习和稀疏表示等理论的深度融合,形成了更高效的算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪伟		11	52	4.0	7.0
2	成云凤		1	4	1.0	1.0