医学影像在医生的临床诊断中发挥着重要的作用。由于成像原理和设备的限制，很多时候获得的图片成像效果都不理想。将超分辨率技术引入医学图像领域，在超分辨率任务中使用大核分解和注意力机制，可以使卷积神经网络取得类似于基于Transformer方法的效果。于是提出一种基于循环生成对抗网络的医学图像超分辨率方法，使用大核注意力机制来提升成像质量，使用循环生成对抗网络来提升图片的细节恢复的质量和准确性。