Magnetisk Resonance Imaging (MRI) erbjuder högupplösning in vivo avbildning och rik funktionell och anatomisk multimodalitet vävnad kontrast. I praktiken finns det dock utmaningar i samband med scanningskostnader, patientkomfort och scanningstid som begränsar hur mycket data som kan erhållas i kliniska studier eller forskningsstudier. I detta dokument undersöker vi möjligheten att generera högupplösta och multimodala bilder från bilder med låg upplösning med enkelmodalitet. Vi föreslår den svagt övervakade gemensamma konvolutionella sparse kodning för att samtidigt lösa problemen med super-upplösning (SR) och cross-modality bildsyntes. Utbildningsprocessen kräver endast ett fåtal registrerade multimodala bildpar som utbildningset. Dessutom kan kvaliteten på den gemensamma ordboken lärande förbättras med hjälp av en större uppsättning av oparade bilder 1. För att kombinera oparade data från olika bildupplösningar/modaliteter föreslås en hetero-domäninställning. Lokala bildområden bevaras naturligt genom att fungera på hela bilddomänen (i motsats till bildplåster) och genom att använda gemensam konvolutionell gles kodning. De parade bilderna förstärks i den gemensamma inlärningsprocessen med oparade data och ytterligare en maximal genomsnittlig avvikelseterm, vilket minimerar skillnaden mellan deras funktionsfördelningar. Experiment visar att den föreslagna metoden överträffar de senaste teknikerna för både SR-rekonstruktion och samtidig SR-syntes och cross-modalitetssyntes.
I REF, Huang et al. föreslog en svagt övervakad gemensam konvolutionell gles kodning för att samtidigt lösa problemen med superupplösning och multimodal bildsyntes.
Simultaneous Super-Resolution and Cross-Modality Synthesis of 3D Medical Images Using Weakly-Supervised Joint Convolutional Sparse Coding
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}