深度学习用于加速和鲁棒的 MRI 重建的综述

 原文约200字/词，阅读约需1分钟。发表于：。

深度学习在磁共振成像重建中的应用及其对临床成像实践的潜力进行了全面综述，重点包括改善图像质量、加速扫描、处理数据相关挑战的深度学习方法和架构，以及优化采集协议、增强对分布变化的鲁棒性和克服潜在偏差等方面的讨论。

该文章介绍了基于神经网络的机器学习技术在MRI领域的应用，以及对加速MRI的多线圈信息的研究。讨论了线性和非线性方法，以及改进正则化器的图像域方法和基于神经网络的k空间插值策略。还讨论了未解决的问题和制定开放数据集和基准的努力。

MRI k空间插值策略 多线圈信息 机器学习 深度学习 神经网络 重建
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