Dec, 2017

卷积循环神经网络用于动态磁共振图像重建

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TL;DR提出了一种新颖的卷积循环神经网络（CRNN）结构，通过联合利用时间序列的依赖性和传统优化算法的迭代性质，从高度欠采样的 k 空间数据中重建高质量的心脏 MR 图像，同时学习时空相关性，优于当前 MR 重建方法在计算复杂性、重建准确性和速度方面。
magnetic resonance imagingmriconvolutional recurrent neural networkcrnniterative reconstruction
发现论文，激发创造
  • 使用卷积循环网络和优化技术的心脏 MRI 重建

    研究提出了一种卷积递归神经网络（CRNN）架构，用于利用时间相关性在监督影像的心脏磁共振成像重建中。该模型结合了单图像超分辨率细化模块，相比于普通 CRNN 的实现，其在结构相似性和标准化均方误差方面，使单线圈重建提高了 4.4％和 3.9％。通过在 l1 损失中使用高通滤波器，可以更好地强调原始数据中缺失的高频细节，从而证明了该模型相较于基准案例的显著改进，并具有进一步提高心脏磁共振成像重建的潜力。

    Sep, 2023

  • 用深度级联卷积神经网络重建动态磁共振成像

    通过深度学习生成卡式磁共振（MR）图像序列的方法，能够加速数据采集、提高图像清晰度，且在每张 2D 图像独立重建和序列帧联合重建方面均表现出优异的性能。

    Apr, 2017

  • 深层级卷积神经网络级联重建 MR 图像

    通过卷积神经网络的深度级联，在 MRI 数据的欠采样下，提出了一种加速数据采集过程的图像重建框架，与现有的压缩感知方案相比，重建出来的图像具有更小的错误、更好的感知质量和更快的速度。该方法在保留解剖结构的同时，每张图片的重建速度能够达到 23 毫秒，足以实现实时应用。

    Mar, 2017

  • 循环变分网络：用于加速 MRI 重构的深度学习逆问题求解器

    本文提出了一种基于卷积循环神经网络的深度学习加速 MRI 重建方法，称为 RecurrentVarNet，通过在观测域（$k$-space）而非图像域中进行优化，每个 RecurrentVarNet 块都由数据一致性项和递归单元组成，可以有效地重建 MRI 图像，并在公共多线圈数据集上优于传统方法和之前的深度学习方法。

    Nov, 2021

  • 基于时间的深度图像先验用于动态磁共振成像

    本论文提出一种基于深度学习的无监督动态磁共振成像（MRI）重建算法，通过使用一个低维流形、一个映射流形的网络和一个卷积神经网络，可以重建高空间分辨率的连续动态 MRI 序列，并在数量和质量上优于现有方法。

    Oct, 2019

  • 深度卷积神经网络用于图像反问题

    使用深度卷积神经网络，结合直接反演、多分辨率分解和残差学习等技术来解决病态反问题，实验证明，在稀疏采样下，该方法能在不到一秒的时间内重建 512 x 512 的图像，取得了比迭代正则化平滑重建更好的效果。

    Nov, 2016

  • 用于因果关系 3D CNN 的递归卷积

    本文提出了一种新的 3D CNN 架构，即循环卷积网络，它通过递归来在每个网络层捕获帧之间的时间上下文，可以产生因果性输出，提供灵活的时间推理，同时保留时间分辨率，适用于在线和视频序列到序列建模等任务。

    Nov, 2018

  • DeepcomplexMRI: 利用深度残差网络，通过复数卷积快速进行并行磁共振成像

    本研究提出了一种名为 DeepcomplexMRI 的多通道图像重建方法，使用残差复杂卷积神经网络加速并行 MR 图像采集，并在多层网络中加强了 K 空间数据一致性，评估结果表明，该方法能够更准确地重建所需的 MR 图像。

    Jun, 2019

  • 深度学习方法用于平行磁共振图像重建

    介绍了基于神经网络的机器学习技术在 Magnetic Resonance Imaging（MRI）领域的应用以及针对当前加速 MRI 主流的多线圈信息的补充与研究，覆盖线性和非线性方法，探讨了引入改进正则化器的图像域方法以及基于神经网络的更好插值策略的 k 空间方法，讨论了相关问题和未解决的问题和近期为社区制定开放数据集和基准的努力。

    Apr, 2019

  • 利用稀疏标注进行主动脉影像序列分割的循环神经网络

    本文提出了一种将全卷积网络和循环神经网络相结合的图像序列分割算法，旨在将空间和时间信息同时纳入分割任务中，通过非刚性标签传播和指数加权损失函数的引入来解决训练中存在的挑战，实现了对人体主动脉 MRI 图像序列的高精度分割。

    Aug, 2018