基于改进光流的三维医学图像Z轴精度增强方法

邓尔强, LOO Gowen, 朱国淞, 肖鹏

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电子科技大学学报 ›› 2025, Vol. 54 ›› Issue (01) : 91-102.

基于改进光流的三维医学图像Z轴精度增强方法

  • 邓尔强, LOO Gowen, 朱国淞, 肖鹏
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摘要

三维医学图像在诊断和治疗中具有重要价值,但由于切片结构导致纵轴方向分辨率较低,给三维重建等任务带来一定挑战。针对三维医学图像在z轴方向上分辨率不足的问题,提出了一种基于插帧技术的新方法。该方法通过生成中间切片来提升图像的连续性,间接改善三维重建的质量。设计了一个紧凑型编码器-解码器网络,融合中间光流估计和中间特征重建,旨在克服传统图像处理方法中的模型失真和分辨率限制。此外,该网络通过特征金字塔结构有效融合全局与局部信息,并采用双重损失函数优化图像重建质量和特征空间的几何一致性。实验结果显示,相比现有插帧方法,该方法在图像质量、结构相似性、绝对误差和感知质量等方面实现了明显提升,平均提高约2.7%到5.8%。这些结果表明该插帧技术在脑肿瘤数据集上表现良好,展示了在提升医学图像连续性和细节方面的潜在优势。该研究对提高临床诊断的准确性和治疗效果可以产生积极影响,为医学图像处理领域的进一步研究提供了启示。

关键词

三维医学图像 / 图像插帧 / 光流估计 / 图像增强

中图分类号

R445 / TP391.41

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邓尔强, LOO Gowen, 朱国淞, 肖鹏. 基于改进光流的三维医学图像Z轴精度增强方法. 电子科技大学学报. 2025, 54(01): 91-102

基金

国家自然科学基金(62372083)

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