近日，计算机与控制工程学院吕骏博士团队论文Transformer-empowered Multi-scale Contextual Matching and Aggregation for Multi-contrast MRI Super-resolution被2022年计算机视觉和模式识别领域顶级会议《IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition》(简称CVPR 2022，CCF A类会议)正式接收。2020级硕士研究生李光远为第一作者，导师吕骏为通讯作者，tyc1286太阳集团计算机与控制工程学院为第一作者单位。

该论文提出了一种新型的由Transformer赋能的多尺度语境匹配和聚合网络，用于多对比度MRI超分辨率重建。该模型可以充分利用参考图像中的补充信息，并能重建出接近于原始目标高分辨率质量的图像。具体来说，本文提出的方法通过多尺度语境匹配和聚合不同尺度的参考特征，为目标低分辨率特征提供足够的补充信息。实验结果表明，本文的方法优于目前的多对比度MRI超分辨率方法，有望在临床医学中得到应用。

图1.本文所提出的用于多对比度MRI超分辨率重建的网络整体架构。