一种基于多层卷积神经网络的医学图像超分辨率重构方法，包括如下步骤：a)将获得的低分辨医学图像输入到卷积神经网络中；b)通进行第一次卷积操作；c)进行第一次重叠池化操作；d)进行二次卷积操作；e)进行二次重叠池化操作；f)进行非线性映射；g)进行卷积操作；h)建立连接层，重构出另一幅图像；i) 将重构的图像进行叠加，得到高分辨率图像。通过模型中的二次特征提取层对医学图像进行更细致的特征提取，通过模型中的重叠池化层减小提取的特征维度，使提取的特征更具代表性，通过模型中的连接层弥补各层卷积操作的损失，最终得到更好的超分辨率重构效果。
