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摘要 - 感谢任务驱动的图像质量增强（IQE）模型等最新成就，例如ESTR [1]，图像增强模型和视觉识别模型可以相互增强彼此的定量，同时产生我们人类视觉系统可感知的高质量处理的图像。但是，现有的任务驱动的IQE模型倾向于忽略一个基本的事实 - 不同级别的视力任务具有不同的图像特征要求，有时甚至相互矛盾。为了解决这个问题，本文提出了针对医疗图像的任务驱动IQE的广义梯度促进（GradProm）培训策略。具体来说，我们将任务驱动的IQE系统分为两个子模型i。e。，一种用于图像增强的主流模型，也是视觉识别的辅助模型。在训练期间，GradProm仅使用视觉识别模型和图像增强模型的梯度更新图像增强模型的参数，但是只有当这两个子模型的梯度以相同的方向对齐时，这是通过其余弦相似性来衡量的。如果这两个子模型的梯度不在同一方向上，则GradProm仅使用图像增强模型的梯度来更新其参数。从理论上讲，我们已经证明了图像增强模型的优化方向不会被GradProm的实现下的辅助视觉识别模型偏差。从经验上讲，对四个公开但具有挑战性的医学图像数据集的广泛实验结果证明了Gradprom的表现优于现有最新方法。
通用任务驱动的医疗图像质量增强，梯度促销
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