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无原始数据训练物理驱动深度学习重建以实现公平快速MRI
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内容提要
本研究提出CUPID方法，克服了物理驱动深度学习在快速MRI重建中的局限，依赖常规临床图像进行高质量训练，效果优于传统方法。
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关键要点
- 本研究提出CUPID方法，克服了物理驱动深度学习在快速MRI重建中的局限性。
- CUPID方法依赖常规临床重建图像进行高质量PD-DL训练，减少了对原始k空间数据的需求。
- 研究结果显示，CUPID在质量上与传统PD-DL训练策略相当，并在多种情况下优于常规压缩感知和最先进的生成方法。
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