论文研究 基于深度学习和稀疏编码的超分辨率方法对胸部X光片放大图像的图像质量的性能评估

目的：为了检测较小的诊断信号，例如胸部X光片中的肺结节，放射线医师使用线性插值方法放大了感兴趣的区域。但是，这样的方法倾向于生成带有伪影的过度平滑的图像，这些伪影会使解释变得困难。本研究的目的是研究超分辨率方法对提高胸部X光片的图像质量的有效性。材料和方法：从JSRT数据库中总共采集了247例胸部X射线，然后分为93例非结节性训练病例和154例肺结节性测试病例。我们首先训练了两种类型的超分辨率方法：稀疏编码超分辨率（ScSR）和超分辨率卷积神经网络（SRCNN）。使用训练有素的超分辨率方法，然后使用超分辨率方法从从原始测试图像向下采样的低分辨率图像中重建高分辨率图像。我们比较了超分