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摘要 — 扩散加权磁共振成像 (DW-MRI) 可用于表征神经组织的微观结构，例如通过纤维追踪以非侵入性方式描绘脑白质连接。高空间分辨率的磁共振成像 (MRI) 将在以更好的方式可视化此类纤维束方面发挥重要作用。然而，获得这种分辨率的图像是以更长的扫描时间为代价的。由于患者的心理和身体状况，较长的扫描时间可能与运动伪影的增加有关。单图像超分辨率 (SISR) 是一种旨在从单个低分辨率 (LR) 输入图像中获得高分辨率 (HR) 细节的技术，通过深度学习实现，是本研究的重点。与插值技术或稀疏编码算法相比，深度学习从大数据集中提取先验知识并从低分辨率对应物中生成优质的 MRI 图像。在这项研究中，提出了一种基于深度学习的超分辨率技术，并已应用于 DW-MRI。 IXI 数据集中的图像已被用作地面实况，并被人工下采样以模拟低分辨率图像。所提出的方法在统计上比基线有显著的改进，并实现了 0.913±0.045 的 SSIM。索引术语 — 超分辨率、深度学习、DWI、DTI、MRI
ShuffleUNet：扩散加权 MRI 的超分辨率......
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