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摘要 — 临床环境对高细节和快速磁共振成像 (MRI) 序列的需求很高，因为成像信息不足会导致诊断困难。MR 图像超分辨率 (SR) 是一种很有前途的解决此问题的方法，但由于获取成对的低分辨率和高分辨率 (LR 和 HR) 图像的实际困难，其性能受到限制。大多数现有方法通过下采样 HR 图像来生成这些对，这个过程通常无法捕获复杂的退化和特定于域的变化。在本研究中，我们提出了一个域距离自适应 SR 框架 (DDASR)，其中包括两个阶段：域距离自适应下采样网络 (DSN) 和基于 GAN 的超分辨率网络 (SRN)。DSN 在下采样过程中结合了未配对 LR 图像的特征，从而能够生成域自适应的 LR 图像。此外，我们提出了一种具有增强注意力 U-Net 和多层感知损失的新型 GAN。所提出的方法产生了视觉上令人信服的纹理，并成功恢复了来自 ADNI1 数据集的过时 MRI 数据，在感知和定量评估中均优于最先进的 SR 方法。代码可在 https://github.com/Yaolab-fantastic/DDASR 上找到。
DDASR：域距离自适应超分辨率重建 MR 脑图像
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