
在訓練深度學習模型進行 MRI 重建時，對訓練數據進行預先降噪可以顯著提高重建圖像的品質，尤其是在低信噪比的情況下。


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透過自我監督降噪增強深度學習驅動的多線圈-mri-重建


透過自我監督降噪增強深度學習驅動的多線圈 MRI 重建



本文提出了一種名為 LDPM 的新型 MRI 重建方法，該方法利用潛在擴散模型和針對 MRI 任務調整的變分自動編碼器 (MR-VAE) 來從欠採樣數據中重建高保真度 MRI 圖像。



基於 MR-VAE 和潛在擴散先驗的欠採樣 MRI 重建方法：LDPM



本文提出了一種基於即插即用框架的 MRI 重建新方法，採用退火預處理的半二次分裂算法，並利用無監督學習生成乾淨數據集來訓練去噪器，從而實現高效穩定的高質量 MRI 重建，尤其在高加速因子下表現出色。



針對高度加速非笛卡爾 MRI 重建的穩健即插即用方法
