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申请/专利权人：贵州大学
申请日：2024-05-30
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261798A
主分类号：G06T3/4053
分类号：G06T3/4053;G06T3/4046;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/08;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/048
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于动态早停的DWI零样本超分辨率重建方法，涉及人工智能领域，具体包括以下步骤：S1：数据预处理后输出DW二维图像；S2：通过高频特征增强模块和冗余特征融合模块构建轻量级模型；轻量级模型将获取的DW二维图像进行超分辨率重建图像；S3：输入步骤S2中得到超分辨率重建图像，在早停判别模块中设计早停算法，超分辨率重建图像输入早停判别模块；S4：单图早停判别结束后，通过损失函数优化模型参数；S5：步骤S4结束后若停止训练，将批量DW二维图像作为输入进入自适应推理算法框架进行处理；S6：重建性能指标计算模块。本发明设计轻量级模型减小参数，提高模型的可移植性，提高DW图像超分辨率重建的效率，有利于重建图像后续应用。
主权项：1.一种基于动态早停的DWI零样本超分辨率重建方法，其特征在于，将预处理后的DW二维图像作为输入，通过早停判别模块、高频特征增强模块和冗余特征融合模块进行处理，输出预测结果，具体包括以下步骤：S1：数据预处理后输出DW二维图像；S2：通过高频特征增强模块和冗余特征融合模块构建轻量级模型；轻量级模型将获取的DW二维图像进行超分辨率重建图像；S3：输入步骤S2中得到超分辨率重建图像，在早停判别模块中设计早停算法，超分辨率重建图像输入早停判别模块；S4：单图早停判别结束后，通过损失函数优化模型参数；S5：步骤S4结束后若停止训练则将批量DW二维图像作为输入进入自适应推理算法框架进行处理；S6：重建性能指标计算模块，建立图像被超分辨率重建之后，用来计算图像质量好坏的指标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州大学 一种基于动态早停的DWI零样本超分辨率重建方法
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