高速ダイナミック心臓MRIのための深層可分離時空間学習

本研究は、限られた学習データでも高性能な心臓MRI再構成を可能にする新しい可分離学習手法を提案する。この手法は時間低ランク性と空間スパース性を同時に活用し、深層学習ネットワークの反復過程をアンロールすることで、従来手法を大幅に上回る再構成精度を実現する。