基于人工智能的快速 MRI 重建——系统综述与荟萃分析
图像与视频处理
2021-12-24 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
医学物理
摘要
压缩感知(CS)在加速磁共振成像(MRI)采集过程中一直发挥着关键作用。随着人工智能的复兴,深度神经网络与 CS 算法正被整合以重新定义快速 MRI 的技术水平。过去几年中,专用于快速 MRI 的基于深度学习的 CS 技术在复杂性、多样性和性能上均取得了显著增长。在本荟萃分析中,我们系统回顾了用于快速 MRI 的基于深度学习的 CS 技术,描述了关键的模型设计,突出了突破,并讨论了有前景的方向。我们还引入了一个综合分析框架和一套分类系统,以评估深度学习在基于 CS 的 MRI 加速中的关键作用。
引用
@article{arxiv.2112.12744,
title = {AI-based Reconstruction for Fast MRI -- A Systematic Review and Meta-analysis},
author = {Yutong Chen and Carola-Bibiane Schönlieb and Pietro Liò and Tim Leiner and Pier Luigi Dragotti and Ge Wang and Daniel Rueckert and David Firmin and Guang Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.12744},
year = {2021}
}
备注
42 pages, 5 figures, Proceedings of the IEEE