基于 3D RRDB-GAN 的放射学三维体积超分辨率
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过引入 3D Residual-in-Residual Dense Block GAN（3D RRDB-GAN）进行放射学图像的 3D 超分辨率研究，结合 2.5D 感知损失函数提升体积图像的质量和真实感，通过定量（如 LPIPS 和 FID）和定性评估展示了模型在详细图像分析方面的有效性，该模型在丰富医学图像的深度，清晰度和体积细节方面对医学成像做出了重要贡献，从全面的 3D...
通过引入3D RRDB-GAN和2.5D感知损失函数，提高了放射学图像的3D超分辨率研究的质量和真实感。该模型在详细图像分析方面表现出色，对医学成像做出重要贡献，提高了复杂医学图像的解释和分析能力。
