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Jun, 2023
通过扩散生成模型优化压缩感知磁共振成像采样模式
Optimizing Sampling Patterns for Compressed Sensing MRI with Diffusion Generative Models
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Sriram Ravula, Brett Levac, Ajil Jalal, Jonathan I. Tamir, Alexandros G. Dimakis
TL;DR
这篇研究提出了一种利用预先训练的扩散生成模型优化亚采样压缩感知多线圈磁共振成像的采样方式的学习方法，并证明该方法实现的采样运算符可以在不同的解剖结构、加速因子和模式类型的情况下实现具有竞争力，并且在2D模式下具有改进的重建效果。
Abstract
diffusion-based generative models
have been used as powerful priors for magnetic resonance imaging (MRI) reconstruction. We present a
learning method
to optimize
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