INFusion: 基于扩散正则化的隐式神经表示用于二维和三维加速 MRI 重建
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。INFusion 是一种技术，通过使用预训练的扩散模型，为基于学习的隐式神经表示（INRs）的优化提供正则化，以改善图像重建。2D 实验证明了使用我们提出的扩散正则化改进了 INR 训练的效果，而 3D 实验则证明了在 256x256x80 大小的 3D 矩阵上使用扩散正则化进行 INR 训练的可行性。
INFusion是一种技术，通过使用预训练的扩散模型，为基于学习的隐式神经表示（INRs）的优化提供正则化，以改善图像重建。实验证明了使用扩散正则化改进了INR训练的效果，而3D实验则证明了在256x256x80大小的3D矩阵上使用扩散正则化进行INR训练的可行性。
