人工智能算法研究

（1）图像超分辨率

本实验室围绕医学图像超分辨率重建开展前沿研究，重点聚焦于多域特征融合在OCT图像轴向超分辨率重建中的应用。面对重建过程中高频信息感知有限、频域引导不足导致的图像过度平滑等难题，我们致力于构建融合空间域与频域特征的双分支网络模型，实现OCT图像细节特征的高保真重建。

该方向主要通过并行提取多尺度空间特征与互补频域特征，利用深度学习实现跨域特征的有效融合，从而提升模型对图像高频信息的感知能力，改善超分辨率重建质量。本研究不仅为OCT图像重建提供了多域特征协同优化的新思路，也为实现医学影像的精准诊断提供了高质量图像支撑，在眼科疾病早期筛查和诊断中具有重要的临床应用价值。