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針對醫學影像超分辨率重建過程中細節丟失導致的模糊問題，提出了一種基于深度殘差生成對抗網絡（ GAN）的醫學影像超分辨率算法。首先，算法包括生成器網絡和判別器網絡，生成器網絡生成高分辨率圖像，判別器網絡辨別圖像真偽。然后，通過設計生成器網絡的上采樣采用縮放卷積來削弱棋盤效應，并去掉標準殘差塊中的批量規范化層以優化網絡；進一步增加判別器網絡中特征圖數量以加深網絡等方面提高網絡性能。最后，用生成損失和判別損失來不斷優化網絡，指導生成高質量的圖像。實驗結果表明，對比雙線性內插、最近鄰插值、雙三次插值法、基于深度遞歸神經網絡、基于生成對抗網絡的超分辨率方法（ SRGAN），所提算法重建出了紋理更豐富、視覺更逼真的圖像。相比SRGAN方法，所提算法在峰值信噪比（PSNR）和結構相似度（SSIM）上有0.21 dB和0.32%的提升。所提算法為醫學影像超分辨率的理論研究提供了深度殘差生成對抗網絡的方法，在其實際應用中可靠、有效。
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