一种基于通道注意力生成对抗网络的PET超分辨率方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明提供了一种基于通道注意力生成对抗网络的PET超分辨率方法。该方法包括：步骤一.获取高分辨率的训练数据集和测试数据集；步骤二.获取低分辨率的训练数据集和测试数据集；步骤三.在超分辨率生成对抗网络(Super Reso l ut i on Generat i ve Adversar i a l Network，SRGAN)的生成器中用残差通道注意力块取代残差块，得到通道注意力超分辨率生成对抗网络；步骤四.用像素级的均方误差损失改进SRGAN的感知损失；步骤五.对网络进行训练；步骤六.用图像质量评价指标对网络进行评价。本发明在SRGAN的基础上加入了通道注意力机制，使得生成器网络更加关注含有丰富高频信息的通道，增加了卷积神经网络的表征能力。同时，用像素级的均方误差损失改进SRGAN的感知损失，进一步提高了重建图像的质量。

《一种基于通道注意力生成对抗网络的PET超分辨率方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2021107490872，当前法律状态为已下证，由安徽大学提出申请，发明人为周芃;林毅;李学俊;王华彬;韩先君，申请日期为2021-07-01，公开（公告）日期为2024-07-09，国际专利分类号（IPC）为 G06T 5/73 (2024.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提供了一种基于通道注意力生成对抗网络的PET超分辨率方法。该方法包括：步骤一.获取高分辨率的训练数据集和测试数据集；步骤二.获取低分辨率的训练数据集和测试数据集；步骤三.在超分辨率生成对抗网络(Super Reso l ut i on Generat i ve Adversar i a l Network，SRGAN)的生成器中用残差通道注意力块取代残差块，得到通道注意力超分辨率生成对抗网络；步骤四.用像素级的均方误差损失改进SRGAN的感知损失；步骤五.对网络进行训练；步骤六.用图像质量评价指标对网络进行评价。本发明在SRGAN的基础上加入了通道注意力机制，使得生成器网络更加关注含有丰富高频信息的通道，增加了卷积神经网络的表征能力。同时，用像素级的均方误差损失改进SRGAN的感知损失，进一步提高了重建图像的质量。

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