近日，計算機與控制工程學(xué)院呂駿博士團(tuán)隊論文Transformer-empowered Multi-scale Contextual Matching and Aggregation for Multi-contrast MRI Super-resolution被2022年計算機視覺和模式識別領(lǐng)域頂級會議《IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition》(簡稱CVPR 2022，CCF A類會議)正式接收。2020級碩士研究生李光遠(yuǎn)為第一作者，導(dǎo)師呂駿為通訊作者，煙臺大學(xué)計算機與控制工程學(xué)院為第一作者單位。
該論文提出了一種新型的由Transformer賦能的多尺度語境匹配和聚合網(wǎng)絡(luò)，用于多對比度MRI超分辨率重建。該模型可以充分利用參考圖像中的補充信息，并能重建出接近于原始目標(biāo)高分辨率質(zhì)量的圖像。具體來說，本文提出的方法通過多尺度語境匹配和聚合不同尺度的參考特征，為目標(biāo)低分辨率特征提供足夠的補充信息。實驗結(jié)果表明，本文的方法優(yōu)于目前的多對比度MRI超分辨率方法，有望在臨床醫(yī)學(xué)中得到應(yīng)用。
圖1.本文所提出的用于多對比度MRI超分辨率重建的網(wǎng)絡(luò)整體架構(gòu)。
