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一种即插即用的合成数据深度学习用于磁共振图像重建的稀疏重构方法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种通过卷积神经网络深度级联的图像重建框架，能够在 MRI 数据的欠采样下加速数据采集过程。与现有的压缩感知方案相比，该方法重建出来的图像具有更小的错误、更好的感知质量和更快的速度。
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关键要点
- 提出了一种通过卷积神经网络深度级联的图像重建框架。
- 该框架能够在 MRI 数据的欠采样下加速数据采集过程。
- 与现有的压缩感知方案相比，重建图像具有更小的错误。
- 重建图像的感知质量更好，速度更快。
- 该方法在保留解剖结构的同时，每张图片的重建速度达到 23 毫秒，适合实时应用。
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