典型文献
生成对抗网络对OCT视网膜图像的超分辨率重建
文献摘要：
光学相干层析成像(OCT)的质量通常会受到固有散斑噪声和低采样率的影响.为了在短扫描时间内获得高信噪比和高分辨率的OCT图像,本文提出了一种改进的OCT图像超分辨率重建网络模型PPECA-SRGAN.该模型将生成对抗网络(GAN)作为基础结构,可以不依赖配对数据集进行训练.在该模型的生成器残差块之间添加了金字塔注意力模块PANet,同时在判别器中加入了本文新提出的PECA模块,使其更加注重捕捉图像细节,提升模型对图像边缘纹理的重建能力.将所提PPECA-SRGAN模型在OCT图像数据集上进行实验,得到的峰值信噪比和结构相似性指标的平均值较当前三种经典模型的平均值分别约提高了 3.5％和5.6％.实验结果表明,所提模型在鲁棒性和OCT图像细节重建方面较经典模型有较大提升.
文献关键词：
生物光学;光学相干层析成像;超分辨率;生成对抗网络;无配对图像
中图分类号：
作者姓名：
柯舒婷;陈明惠;郑泽希;袁暖;王腾;何龙喜;吕林杰;孙好
作者机构：
上海理工大学健康科学与工程学院,上海介入医疗器械工程技术研究中心,教育部医学光学工程中心,上海200093;上海理工大学机械工程学院,上海200093
文献出处：
引用格式：
[1]柯舒婷;陈明惠;郑泽希;袁暖;王腾;何龙喜;吕林杰;孙好-.生成对抗网络对OCT视网膜图像的超分辨率重建)[J].中国激光,2022(15):84-92
A类：
PPECA,PECA,无配对图像
B类：
生成对抗网络,OCT,视网膜图像,光学相干层析成像,散斑噪声,低采样,采样率,扫描时间,高信噪比,图像超分辨率重建,重建网络,SRGAN,基础结构,不依,生成器,残差块,金字塔,注意力模块,PANet,判别器,图像边缘,图像数据集,峰值信噪比,结构相似性,相似性指标,生物光学
AB值：
0.266631
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