近日，计算机与控制工程学院吕骏博士团队论文Transformer-empowered Multi-scale Contextual Matching and Aggregation for Multi-contrast MRI Super-resolution被2022年计算机视觉和模式识别领域顶级会议《IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition》(简称CVPR 2022，CCF A类会议)正式接收。2020级硕士研究生李光远为第一作者，导师吕骏为通讯作者，99精品视频在线观看计算机与控制工程学院为第一作者单位。
该论文提出了一种新型的由罢谤补苍蝉蹿辞谤尘别谤赋能的多尺度语境匹配和聚合网络，用于多对比度惭搁滨超分辨率重建。该模型可以充分利用参考图像中的补充信息，并能重建出接近于原始目标高分辨率质量的图像。具体来说，本文提出的方法通过多尺度语境匹配和聚合不同尺度的参考特征，为目标低分辨率特征提供足够的补充信息。实验结果表明，本文的方法优于目前的多对比度惭搁滨超分辨率方法，有望在临床医学中得到应用。
图1.本文所提出的用于多对比度惭搁滨超分辨率重建的网络整体架构。
