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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
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- INFusion是一种技术，利用预训练的扩散模型为隐式神经表示（INRs）的优化提供正则化。
- INFusion旨在改善图像重建效果。
- 2D实验证明了扩散正则化能有效提升INR训练效果。
- 3D实验验证了在256x256x80大小的3D矩阵上使用扩散正则化进行INR训练的可行性。
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