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一种基于多层卷积神经网络的医学图像超分辨率重构方法

摘要

一种基于多层卷积神经网络的医学图像超分辨率重构方法,包括如下步骤:a)将获得的低分辨医学图像输入到卷积神经网络中;b)通进行第一次卷积操作;c)进行第一次重叠池化操作;d)进行二次卷积操作;e)进行二次重叠池化操作;f)进行非线性映射;g)进行卷积操作;h)建立连接层,重构出另一幅图像;i) 将重构的图像进行叠加,得到高分辨率图像。通过模型中的二次特征提取层对医学图像进行更细致的特征提取,通过模型中的重叠池化层减小提取的特征维度,使提取的特征更具代表性,通过模型中的连接层弥补各层卷积操作的损失,最终得到更好的超分辨率重构效果。

著录项

  • 公开/公告号CN107464216A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-12-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 济南大学;

    申请/专利号CN201710655267.8

  • 发明设计人 董吉文;高运星;李恒建;冯光;

    申请日2017-08-03

  • 分类号G06T3/40(20060101);G06T7/00(20170101);

  • 代理机构37218 济南泉城专利商标事务所;

  • 代理人支文彬

  • 地址 250022 山东省济南市市中区南辛庄西路336号

  • 入库时间 2023-06-19 03:58:21

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-01-05

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T3/40 申请日:20170803

    实质审查的生效

  • 2017-12-12

    公开

    公开

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