学习型非笛卡尔 k 空间轨迹与重建网络的基准评测
机器学习
2022-01-28 v1 信号处理
最优化与控制
机器学习
摘要
我们对当前已有的联合学习非笛卡尔 k 空间轨迹与重建的方法进行了基准评测：PILOT、BJORK，并将它们与最近发展的广义混合学习（HybLearn）框架所得方法进行比较。我们展示了相较于在代价函数中加入惩罚项，使用投影梯度下降来强制 MR 扫描仪硬件约束的优势。此外，我们采用新颖的 HybLearn 方案联合学习，并通过对 fastMRI 验证集的回顾性研究比较我们的结果。
引用
@article{arxiv.2201.11356,
title = {Benchmarking learned non-Cartesian k-space trajectories and reconstruction networks},
author = {Chaithya G R and Philippe Ciuciu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.11356},
year = {2022}
}