基于改进光流的三维医学图像Z轴精度增强方法

摘要

三维医学图像在诊断和治疗中具有重要价值，但由于切片结构导致纵轴方向分辨率较低，给三维重建等任务带来一定挑战。针对三维医学图像在z轴方向上分辨率不足的问题，提出了一种基于插帧技术的新方法。该方法通过生成中间切片来提升图像的连续性，间接改善三维重建的质量。设计了一个紧凑型编码器-解码器网络，融合中间光流估计和中间特征重建，旨在克服传统图像处理方法中的模型失真和分辨率限制。此外，该网络通过特征金字塔结构有效融合全局与局部信息，并采用双重损失函数优化图像重建质量和特征空间的几何一致性。实验结果显示，相比现有插帧方法，该方法在图像质量、结构相似性、绝对误差和感知质量等方面实现了明显提升，平均提高约2.7%到5.8%。这些结果表明该插帧技术在脑肿瘤数据集上表现良好，展示了在提升医学图像连续性和细节方面的潜在优势。该研究对提高临床诊断的准确性和治疗效果可以产生积极影响，为医学图像处理领域的进一步研究提供了启示。

关键词

三维医学图像 / 图像插帧 / 光流估计 / 图像增强

基金资助

国家自然科学基金（62372083）