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

提出了一种基于隐式神经场表征的非监督方法用于心脏心电影 MRI（所谓 NF-cMRI），该方法在体内进行了评估，对于 26 倍和 52 倍的欠采样黄金角度径向多线圈采集，实现了良好的图像质量和可比较的空间和改进的时间描述，优于先进的重建技术。

Jul, 2023

基于隐式神经表示的 MRI 重建方法通过引入嵌入尺度的编码器和多层感知机 (MLP) 实现了对完全采样的 MRI 图像进行任意尺度的重建，相比其他重建方法，在公开 MRI 数据集上表现出更好的性能。

Sep, 2023

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。

Dec, 2017

利用深度学习方法恢复被欠采样数据的能力可以优化 kt-SENSE 采集策略并改善无门控 kt-SENSE 重建质量，本研究在真实数据上研究监督深度学习网络对 kt-SENSE 方式获得的数据进行重建的性能，发现多线圈数据直接进行训练可以提高模型性能，并在未采样数据上应用，但其对胎儿心脏的动态特性表现不佳，建议针对胎儿心脏应用进行更有针对性的训练和评估方法。

Aug, 2023

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

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

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

心脏核磁共振成像技术是一种有价值的非侵入性工具，用于识别心血管疾病，并通过基于深度学习的加速重建方法，提高动态心脏成像的重建质量和准确性。

Oct, 2023

该文提出了一种利用神经场和傅里叶特征编码对信号进行空间和频率分解的方法，并通过多层感知机逐层累积高频部分，以形成最终输出的有效高精度重建方法，试验表明该方法在二维图像拟合、三维形状重建和神经辐射场等多个任务上效果优于现有方法，且模型更加紧凑高效。

Dec, 2022