1.一种医疗图像超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

1）将医疗图像输入到超分辨率网络中，提取出浅层特征 ；

2）将所述浅层特征 输入第一个渐进式细化模块，将第一渐进式细化模块的输出作为第二个渐进式细化模块的输入，依此类推，直至得到第L个渐进式细化模块的输出；

3）对L个渐进式细化模块输出的特征降维，利用降维后的特征得到重建后的特征，且所述重建后的特征的维度与所述浅层特征 的维度相同；

其中，所述L个渐进式细化模块的结构相同；其中，第一个渐进式细化模块对所述浅层特征 进行包括如下步骤的处理：

A）对所述浅层特征 进行卷积操作，得到特征 ，复制所述特征 ，得到两份特征；

B）对于其中一份特征，将该份特征分组，获取每组的权重值，并将所述权重值从高到低排序，选取权重值排名最前的M组特征作为保留部分，该保留部分即为蒸馏特征；

C）对另一份特征进行卷积操作，得到细化特征，对所述细化特征执行步骤A）、B）的操作；

D）重复步骤C）K次，融合所有的蒸馏特征和和所有的细化特征，得到第一融合特征，将所述第一融合特征依次输入到对比度感知通道注意力层和卷积层，卷积层的输出再加上浅层特征 ，得到第一个渐进式细化模块的输出 ；其中，K＞1；

4）融合所述重建后的特征与所述浅层特征 ，得到第二融合特征 ；

5）将所述第二融合特征 放大至原尺寸的M倍，将放大后的第二融合特征 转换为三维空间的RGB图像，最终输出超分辨率图像 。

2.根据权利要求1所述的医疗图像超分辨率重建方法，其特征在于，步骤3）的具体实现过程包括：对所述L个渐进式细化模块输出的特征进行卷积操作，得到重建后的特征。

3.根据权利要求1 或2所述的医疗图像超分辨率重建方法，其特征在于，L=4～6。

4.一种医疗图像超分辨率重建系统，其特征在于，包括：第一卷积层，用于提取原始医疗图像的浅层特征 ；

L个级联的渐进式细化模块，其中第一个渐进式细化模块以所述浅层特征 为输入，第二个渐进式细化模块以所述第一个渐进式细化模块的输出为输入；

第二卷积层，用于对L个渐进式细化模块的输出特征降维；

第三卷积层，用于对第二卷积层输出的降维后的特征进行重建，得到重建后的特征；

其中，所述L个渐进式细化模块的结构相同；其中，第一个渐进式细化模块包括：输入卷积层，用于对所述浅层特征 进行卷积操作，得到特征 ，复制所述特征，得到两份特征；

多个级联的细化单元，每个细化单元包括一个注意力层和一个分卷积层；相邻的两个细化单元中，上一细化单元的分卷积层与下一细化单元的注意力层、分卷积层连接；所述注意力层执行以下操作：对于其中一份特征，将该份特征分组，获取每组的权重值，并将所述权重值从高到低排序，选取权重值排名最前的M组特征作为保留部分，该保留部分即为蒸馏特征；对另一份特征进行卷积操作，得到细化特征，将所述细化特征作为输入卷积层的输入；

融合层，用于融合每个所述细化单元输出的蒸馏特征和所有的细化特征；

输出注意力层，输入端与所述融合层连接，输出端连接输出卷积层；

输出卷积层，对所述输出注意力层输出的特征进行卷积操作；

叠加单元，用于将所述输出卷积层的输出加上浅层特征 ，得到第一个渐进式细化模块的输出 。

5.根据权利要求4所述的医疗图像超分辨率重建系统，其特征在于，还包括：上采样模块，用于融合所述重建后的特征与浅层特征 ，得到第二融合特征 ；将所述第二融合特征 放大至原尺寸的4倍；

第四卷积层，用于将放大后的第二融合特征 转换为三维空间的RGB图像，最终输出超分辨率图像 。

6.根据权利要求4或5所述的医疗图像超分辨率重建系统，其特征在于，L=4～6。

7.一种医疗图像超分辨率重建系统，其特征在于，包括计算机设备；所述计算机设备被配置或编程为用于执行权利要求1～3之一所述方法的步骤。