magnetic resonance imaging (MRI) is a highly versatile and widely used
clinical imaging tool. The content of MRI images is controlled by an
acquisition sequence, which coordinates the timing and magnitude of the
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。