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基于改进光流的三维医学图像Z轴精度增强方法
简介: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.展开
学者:邓尔强LOOGowen朱国淞肖鹏
关键词:三维医学图像图像插帧光流估计图像增强
分类号:TP183(自动化基础理论)
资助基金:国家自然科学基金;62372083
论文发表日期:
在线出版日期:2025-02-20 (网站首发日期)
页数:12(91-102)