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针对磁共振成像（magnetic resonance imaging,MRI）超分辨率重构任务,提出了Wasserstein 生成式对抗网络（Wasserstein generative adversarial network,WGAN）,构建了合适的网络模型与损失函数;基于残差U-net WGAN 后端上采样超分模型,设计了感知、纹理和对抗损失,用于恢复低分辨率MRI影像中的细节信息．此网络在2D-MRI的3 000张脑影像上获得的峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）是33.09 dB,结构相似度（structural similarity index measure,SSIM）的平均值为0.95;PSNR与SSIM的值与经典超分法相比较,分别增加了4.09 dB和0.06．这表明:网络能更好地学习MRI从低分辨率到高分辨率影像之间的映射关系;该方法有效稳定,可以广泛应用于相似系统． 相似文献
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