SCAMPI-无数据库的欠采样磁共振成像神经网络重建
摘要：使用稀疏性约束和深度图像先验方法，我们提出了SCAMPI（用于图像重建的深度磁共振先验的稀疏性约束应用）深度神经网络，用于重建未经训练的二维MRI数据。我们对公共FastMRI数据集中具有Cartesian底片扫描加速率的单线圈和多线圈数据进行了重建。与并行成像和压缩感知相比，我们的方法在减少底片扫描伪影和减小误差指标方面表现更好，是重建单线圈k-空间数据的一种新方法。此外，SCAMPI无需明确知道线圈灵敏度配置即可处理多线圈数据。这种方法避免了神经网络在数据库训练中可能出现的过度拟合。
作者：Thomas M. Siedler and Peter M. Jakob and Volker Herold
论文ID：2209.08143
分类：Medical Physics
分类简称：physics.med-ph
提交时间：2023-01-24