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动态 MRI 重建中的稳健深度线性误差分解:双重总变差和核范数
本文提出了一种新的鲁棒低秩动态磁共振成像重建优化模型,通过高度欠采样和离散傅里叶变换(DFT),通过添加线性图像域误差分析,减少了噪声并增强了算法的抗干扰能力,在动态磁共振成像序列的空时特征和不同维度之间的互补关系上利用双重总变差(TV)和
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8 months ago
GrappaNet: 将平行成像与深度学习相结合用于多线圈 MRI 重构
本文介绍了一种新型方法 GrappaNet 通过深度神经网络集成传统的并行成像方法,能够在高加速因子下生成高质量的重建,实验证明在 FastMRI 数据集中与竞争方法相比,GrappaNet 可以生成更高质量的重建,加快 MRI 的数据获取
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5 years ago
使用 3D 深度密集连接神经网络的脑部 MRI 超分辨率
本文提出了一种新的神经网络体系结构(3D Densely Connected Super-Resolution Networks),用于从单张低分辨率 MRI 图像中恢复高分辨率的脑部结构特征,实验表明该网络在还原 4 倍分辨率缩减图像方面
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6 years ago
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