Nov, 2018
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
A Theoretically Guaranteed Deep Optimization Framework for Robust Compressive Sensing MRI
Risheng Liu, Yuxi Zhang, Shichao Cheng, Xin Fan, Zhongxuan Luo
TL;DR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。