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双变换器残差网络实现视网膜眼底图像超分辨率

高分辨率视网膜眼底图像是诊断糖尿病视网膜病变的关键，但临床数据集常包含低分辨率图像，这会模糊重要的血管结构。现有超分辨率方法面临平滑过度或生成虚假伪影的问题。研究提出了一种结合Swin Transformer和残差卷积神经网络的双变换器残差超分辨率网络（DTRSRN），通过分形维度分析定量测量血管形态保留情况。实验结果显示，DTRSRN在三个基准数据集上实现了33.64 dB的峰值信噪比，优于包括SwinIR、HAT和ResShift在内的现有方法，并在血管结构保留方面提高了17.0%。