《表1 网络结构参数配置：基于残差网络编解码的磁共振图像修复算法》

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《基于残差网络编解码的磁共振图像修复算法》

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图1、表1分别给出了本文算法的网络结构和相关参数配置。编码（Encoder）和解码（Decoder）过程结构对称。在编码过程中，采用深层残差网络作为特征提取器，使更多的特征传入到下一层，进而更完整地保留原始输入图像的上下文信息。解码过程采用反卷积操作，用来恢复图像的边界信息。编解码过程主要是在受损图像和高质量标签图像的相关空间中优化学习字典，该字典表示为受损图像和高质量标签图像间的补丁以及输入的最近邻特征，在受损图像的空间中找到补丁，其相应的高分辨率补丁用于重建。本文设计的网络优势在于残差网络层保留了主要的图像特征，通过网络将编码层的特征图传递到解码层，有助于解码层拥有更多的特征图像信息，因此在较好地保留了原始图像内容的同时，也达到了去除伪影和噪声的效果。网络遵循恒等映射，确保输入输出图像的大小一致。