一种脑部MRI超分辨率交叉融合自适应特征增强Transformer方法

本发明公开了一种脑部MRI超分辨率交叉融合自适应特征增强Transformer方法，涉及人工智能的计算机视觉中的图像修复技术领域。本发明的高频信息利用的显著提升，通过设计高频增强块，有效补充了高频细节信息，克服了传统Transformer模型倾向于关注低频信息的局限性，显著改善了磁共振图像的纹理细节和边缘质量，使得重建结果更加清晰和自然，从而提升了对疾病诊断关键区域的呈现效果，且本发明中全局与局部信息的高效融合，引入混合注意力块，结合移位矩形窗口注意力模块和通道注意力模块，在捕获全局长距离依赖关系的同时增强了局部拟合能力，且设计了ASOAB块，ASOAB块的主要作用是自适应保留关键信息，并去除重建过程中的冗余信息并增强不同窗口之间特征的直接交互。