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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 178 - 185 (8page)
이용수
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Three-dimensional high-resolution magnetic resonance imaging (MRI) provides fine-level anatomical information for disease diagnosis. However, there is a limitation in obtaining high resolution due to the long scan time for wide spatial coverage. Therefore, in order to obtain a clear high-resolution(HR) image in a wide spatial coverage, a super-resolution technology that converts a low-resolution(LR) MRI image into a high-resolution is required. In this paper, we propose a super-resolution technique through filter learning based on information on the surrounding gradient information in 3D space from 3D MRI images. In the learning step, the gradient features of each voxel are computed through eigen-decomposition from 3D patch. Based on these features, we get the learned filters that minimize the difference of intensity between pairs of LR and HR images for similar features. In test step, the gradient feature of the patch is obtained for each voxel, and the filter is applied by selecting a filter corresponding to the feature closest to it. As a result of learning 100 T1 brain MRI images of HCP which is publicly opened, we showed that the performance improved by up to about 11% compared to the traditional interpolation method.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 방법
3. 실험
4. 결론
REFERENCE
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
W.T. Freeman, E.C. Pasztor, and O.T. Carmichael, “Learning Low-Level Vision,” International J ournal of Computer Vision, Vol. 40, No. 1, pp. 25-47, 2000.
C. Dong, C.C. Loy, K. He, and X. Tang, “Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution,” European Conference on Computer Vision, pp. 184-199, 2014.
J. Kim, J. Kwon Lee, and K.M. Lee, “Accurate Image Super Resolution Using Very Deep Convolutional Networks,” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1646-1654, 2016.
C. Ledig, L. Theis, F. Huszar, J. Caballero, A. Cunningham, A. Acosta, et al, “Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network,” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 4681-4690, 2017.
D. Lee, H.S. Lee, K. Lee, and H. Lee, “Fast Very Deep Convolutional Neural Network with Deconvolution for Super-Resolution,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 20, No. 11, pp. 1750-1758, 2017.
C. Dong, C.C. Loy, K. He, and X. Tang, “Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution,” European Conference on Computer Vision, pp. 184-199, 2014.
J. Kim, J. Kwon Lee, and K.M. Lee, “Accurate Image Super Resolution Using Very Deep Convolutional Networks,” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1646-1654, 2016.
C. Ledig, L. Theis, F. Huszar, J. Caballero, A. Cunningham, A. Acosta, et al, “Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network,” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 4681-4690, 2017.
D. Lee, H.S. Lee, K. Lee, and H. Lee, “Fast Very Deep Convolutional Neural Network with Deconvolution for Super-Resolution,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 20, No. 11, pp. 1750-1758, 2017.
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