《表2 不同网络深度下测试集（a）的PSNR、SSIM和FSIM平均值》

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《基于残差网络的医学图像超分辨率重建》

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在超分辨率重建中，感受野越大意味着可以利用更多的图像信息来预测图像细节，本文算法使用41×41的感受野，在图像放大3倍时，使用数据集（a）分别训练和测试深度从10到20的网络模型。从表2可以看出重建性能随着网络深度的增加而有所提高。