用于加速并行 MR 图像重建的深度网络插值
图像与视频处理
2020-07-14 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出了一种用于加速并行 MR 图像重建的深度网络插值策略。具体而言，我们研究了在参数空间中，以包含 L1 和 SSIM 损失的展开方案构建的源模型与其以对抗损失训练的对应模型之间的网络插值。我们表明，通过在具有相同网络结构的两个不同模型之间进行插值，新的插值网络可以建模感知质量与保真度之间的权衡。
引用
@article{arxiv.2007.05993,
title = {Deep Network Interpolation for Accelerated Parallel MR Image Reconstruction},
author = {Chen Qin and Jo Schlemper and Kerstin Hammernik and Jinming Duan and Ronald M Summers and Daniel Rueckert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.05993},
year = {2020}
}
备注
Presented at 2020 ISMRM Conference & Exhibition (Abstract #4958)