基于支撑先验与深度图像先验的无预训练磁共振图像重建方法OA北大核心CSCDCSTPCDSCI
基于深度学习的磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)方法需要大规模、高质量的病患数据样本集进行预训练.然而,由于病患隐私及设备等因素限制,获取大规模、高质量的磁共振数据集在实际临床应用中面临挑战.本文提出一种新的基于深度学习的欠采样磁共振图像重建方法,该方法无需预训练、不依赖训练数据集,而是充分利用待重建的目标MR图像的结构先验和支撑先验,并将其引入深度图像先验(deep image prior,DIP)框架,…查看全部>>
赵地;赵莉芝;甘永进;覃斌毅
玉林师范学院,广西高校复杂系统优化与大数据处理重点实验室,玉林537000 玉林师范学院物理与电信工程学院,玉林537000中央民族大学信息工程学院,北京100081玉林师范学院物理与电信工程学院,玉林537000玉林师范学院,广西高校复杂系统优化与大数据处理重点实验室,玉林537000 玉林师范学院物理与电信工程学院,玉林537000
临床医学
磁共振成像欠采样图像重建深度图像先验支撑先验
《物理学报》 2022 (5)
P.344-356,13
国家自然科学基金(批准号:62041111,61701554)广西自然科学基金(批准号:2021GXNSFBA220056,2019GXNSFBA245076)玉林师范学院科研基金(批准号:G2019ZK03)资助的课题。
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