低磁場MRIにおける高速かつ高品質な画像再構成を実現するために、圧縮センシングやAIを用いた手法が期待されており、特に、物理学的知識を組み込んだアンローल्डAIネットワークは、従来手法やデータ駆動型AIよりも優れた性能とノイズロバスト性を示す。
Combining undersampling techniques with AI-powered reconstruction, specifically physics-guided unrolled neural networks, significantly improves image quality and scan time in low-field MRI, outperforming traditional compressed sensing and data-driven AI approaches.