May, 2017

深度生成对抗网络在压缩感知自动磁共振成像中的应用

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TL;DR本研究提出了一种利用生成对抗网络在历史病人的诊断质量磁共振图像上训练的压缩感知框架，能够在几毫秒内重建高对比度图像并去除混叠伪影和高频噪声。
magnetic resonance imagingcompressed sensinggenerative adversarial networkdiagnostic qualityresidual network
发现论文，激发创造
  • 循环损失条件下使用生成对抗网络的压缩感知 MRI 重建

    本文介绍了一种基于深度学习的生成式对抗模型，RefineGAN，用于快速准确的 CS-MRI 重建，并通过几个开源 MRI 数据库的评估证明其在运行时间和图像质量方面均优于现有的 CS-MRI 方法。

    Sep, 2017

  • 使用生成对抗网络进行结构保留的压缩感知磁共振成像重建

    该论文提出了一种基于生成对抗网络 (GAN) 的压缩感知磁共振成像（CS-MRI）重建方法，在保留高频内容和细节信息的同时，利用基于 Patch 的鉴别器和结构相似性指数损失来提高重建图像的质量。使用 Dense 和 Residual 连接的 U-net 生成器架构使得信息传输更容易且网络长度可变。实验证明，该算法在重建质量和抗噪效果方面优于现有技术且重建时间仅为毫秒级别，非常适合实时临床应用。

    Oct, 2019

  • 快速压缩感知 MRI 的深度去混叠

    本文提出了一种基于条件生成对抗网络的深度学习框架，能够从高度欠采样的数据重建 MRI 图像，并在重建误差和感知图像质量方面优于最先进的压缩感知 MRI 方法，同时可实现每张图像 0.22ms 至 0.37ms 的重建速度，具有实时应用潜力。

    May, 2017

  • 深度压缩感知

    本文提出了一种结合压缩感知（CS）和神经网络生成器的新型框架，通过元学习联合训练生成器和优化过程，大大改善了信号恢复的速度和性能，并针对不同目标训练测量并从 CS 视角提出提高生成对抗网络（GANs）的新方法。

    May, 2019

  • 基于自监督深度降噪方法的单幅图像压缩感知磁共振成像

    本文提出了一种单图像自监督压缩感知磁共振成像框架，能够实现压缩感知估计的深度与稀疏正则化，有效降低结构化压缩感知伪影，提高图像质量。通过对大脑和膝盖数据集使用 Cartesian 1D 掩码进行度量评估，平均峰值信噪比 (PSNR) 提高了 2-4dB。

    Nov, 2023

  • 一种具有理论保障的深度优化框架在压缩感知 MRI 中的应用

    提出了一种结合数值求解器和数据驱动架构的新型压缩感知磁共振成像 (CS-MRI) 方法，有效解决了现有算法中的深度学习收敛问题和鲁棒性问题，并明确了 MRI 过程中的 Rician 噪声分布，取得了更高的重建准确性和鲁棒性。

    Nov, 2018

  • 使用生成对抗网络的任务感知压缩感知

    使用对抗生成网络（GANs）代替稀疏约束来构建结构，针对重建任务进行任务感知型训练，并证明可以不使用（或少量使用）非压缩数据训练模型，最后展示 GAN 的潜空间携带有判别信息，并可进一步规范化以生成用于一般推断任务的输入特征，通过对多种重构和分类问题的实验验证方法的有效性。

    Feb, 2018

  • SEGAN: 基于结构增强的生成对抗网络用于压缩感知 MRI 重建

    通过使用新的结构正则化技术和多尺度的卷积滤波器，我们提出了 SEGAN 和 SU-Net 来增强 CS-MRI 图像的结构信息，实验结果表明其能够学习目标结构信息并取得了最先进的性能。

    Feb, 2019

  • 学习在笛卡尔 MRI 中取样

    通过压缩感知和重建算法，优化磁共振成像 (MRI) 的采样轨迹在临床设置中具有潜在作用，提高采样速度并减少成本。

    Dec, 2023

  • 深度生成对抗网络压缩伪影去除

    利用生成对抗网络模型和卷积残差网络结构，该论文提出了一种用于去除图像压缩失真的方法，并且该方法在物体检测方面的性能表现优于传统的均方误差和结构相似性优化算法。

    Apr, 2017