Apr, 2024

深度学习用于加速和鲁棒的 MRI 重建的综述

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TL;DR深度学习在磁共振成像重建中的应用及其对临床成像实践的潜力进行了全面综述，重点包括改善图像质量、加速扫描、处理数据相关挑战的深度学习方法和架构，以及优化采集协议、增强对分布变化的鲁棒性和克服潜在偏差等方面的讨论。
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发现论文，激发创造
  • 基于深度学习的术中磁共振图像重建

    通过对深度学习重建的质量进行评估，本研究旨在评估前瞻性加速的术中磁共振成像（iMRI）在切除性脑肿瘤手术中的质量。

    Jan, 2024

  • 医学影像深度学习综述：MRI 为重点

    概述了近年来机器学习在医学图像处理和分析领域的应用，特别关注深度学习在 MRI 中的应用，以及为对这个领域感兴趣的人提供好的教育资源、最先进的开源代码和有趣的数据来源及相关问题。

    Nov, 2018

  • 基于优化的深度学习 MRI 重建算法概述

    该研究综述了针对磁共振成像重建的基于深度学习算法的最新优化模型，以促进 MRI 领域的进一步创新和应用。

    Jun, 2024

  • 基于协作模型的 MRI 重建网络

    通过深度学习和模型驱动网络，使用注意力模块和修正模块来实现磁共振图像重建，并在多个序列上取得显著改善的结果，同时减少了计算复杂度。

    Feb, 2024

  • 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

  • 加速 MRI 的深度学习鲁棒性：多样训练数据的益处

    深度学习在图像重建中是当前各种成像任务的最先进方法，研究发现使用不同数据分布来训练模型相对于单一数据分布训练的模型在加速磁共振成像上表现出更好的鲁棒性和性能，并且不会削弱模型在特定分布下的性能。

    Dec, 2023

  • 基于运动信息的脑 MR 图像重建深度学习框架

    本文提出一种新的方法，通过将动态模块集成到基于深度学习的 MRI 重建过程中，实现图像加速和运动校正的同时进行，实验结果表明，该方法在运动损坏的 MRI 数据集上优于传统图像重建方法。

    May, 2024

  • 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

  • MRI 深入研究：探索 0.55T 和 7T MRI 的深度学习应用

    磁共振成像（MRI）在医学影像学的发展为诊断提供了一个安全、非侵入性替代技术，尤其是 0.55T 和 7T MRI 技术结合了深度学习方法，改善了图像细节和组织特征，对这些技术的改进和完善具有很高的潜力。

    Jul, 2024

  • MRI 中回顾性运动校正的深度学习：综述

    本文综述了深度学习在核磁共振成像中运动校正方面的研究现状，讨论了不同方法及其面临的挑战和潜力，并探讨了未来方向以促进不同应用领域和研究领域之间的互动。

    May, 2023