基于改进SRGAN网络的CT图像增强应用研究

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目前临床上通常通过观察CT图像或MRI图像诊断椎间盘疾病.CT图像较MRI图像成本低、成片速度快,但存在对比度低,椎间盘病灶区模糊,边缘不明显等问题.针对以上问题,提出一种改进的SRGAN网络的CT图像增强方法.该方法使用自适应分割融合方法做图像预处理,在SRGAN的生成器中引入注意力机制;同时加入边界损失函数,使增强后的CT图像的病灶区更加清晰,边缘更加明显。该方法在河南省人民医院提供的真实头颈CT图像和MR图像上进行实验,选用经典的图像增强算法和目前最新的图像增强算法做对比,对增强后CT图像进行客观评价,同时由两名临床医生通过5分制图像质量评估标准对增强后的CT图像进行主观评估.结果显示:该方法显著提升了CT图像的SSIM、PSNR、信息熵、边缘强度和平均梯度,同时增强后的CT图像病灶区更加清晰,边缘更加明显,医生也对增强后的CT图像有很好的评估.
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