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ICML
磁共振中的自适应 k 空间采样用于快速病理预测
MR 成像通过 Adaptive Sampling for MR 原理允许在只使用 8% 的 k 空间的情况下，优化目标疾病检测并达到仅差 2% 于完全采样分类器的性能，同时优于 EMRT、LOUPE 和 DPS 等以往 k 空间采样的最新
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a month ago
ICoNIK: 使用神经隐式表示在 k 空间中生成呼吸动态肝脏 MR 重建
通过使用神经隐式表示直接在 k 空间中生成无模糊的运动重建，我们的研究提出了 NIK 和 ICoNIK 两种重建方法，有效解决腹部磁共振成像过程中的运动伪影问题。
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a year ago
CVPR
利用物理知识的神经网络学习最优 K 空间采集与重建
该研究提出了一种优化框架，通过使用神经 ODE 将 k 空间采样视为一个普通微分方程问题来学习 k 空间采样轨迹，并展示了该方法比笛卡尔和非笛卡尔采集中的传统下采样方案具有更好的成像质量和重建性能
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2 years ago
MRI 采样模式学习
本文利用压缩感知理论，提出了一种用于磁共振成像的稀疏采样模式学习方法，通过只有 7 个样本对的监督学习方法训练，可以在测试数据上取得较高重建质量。
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5 years ago
LORAKI: k 空间自回归 MRI 重建的自校准循环神经网络
提出了一种名为 LORAKI 的 MRI 重建方法，通过训练自适应的扫描特定循环神经网络 (RNN) 来恢复缺失的 k - 空间数据，其表现比与 GRAPPA，RAKI 和 AC-LORAKS 等相关重建方法相比具有更好的恢复效果，提供了一
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5 years ago
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