针对医学磁共振成像（MRI）过程中由于噪声、成像技术和成像原理等干扰因素引起的图像细节丢失、纹理不清晰等问题，提出了基于多感受野的生成对抗网络医学MRI影像超分辨率重建算法。首先，利用多感受野特征提取块获取不同感受野下图像的全局特征信息，为避免感受野过小或过大导致图像的细节纹理丢失，将每组特征分为两组，其中一组用于反馈不同尺度感受野下的全局特征信息，另一组用于丰富下一组特征的局部细节纹理信息；然后，使用多感受野特征提取块构建特征融合组，并在每个特征融合组中添加空间注意力模块，充分获取图像的空间特征信息，减少了浅层和局部特征在网络中的丢失，在图像的细节上取得了更逼真的还原度；其次，将低分辨率图像的梯度图转化为高分辨率图像的梯度图辅助重建超分辨率图像；最终将恢复后的梯度图集成到超分辨率分支中，为超分辨率重建提供结构先验信息，有助于生成高质量的超分辨率图像。实验结果表明，相比基于梯度引导的结构保留超分辨率算法（SPSR），所提算法在×2、×3、×4尺度下的峰值信噪比（PSNR）分别提升了4.8%、2.7%、3.5%，重建出的医学MRI影像纹理细节更加丰富、视觉效果更加逼真。
