GA-HQS：通过通用加速展开方法实现 MRI 重建
图像与视频处理
2023-04-07 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
深度展开网络（DUNs）是压缩感知 MRI 领域最主要的方法，因为它们可以利用可学习网络来促进可解释的前向推断算子。然而，仍存在若干棘手问题，包括严重依赖一阶优化算法、信息融合机制不足以及捕捉长距离关系的能力有限。为解决这些问题，我们提出了一种通用加速半二次分裂（GA-HQS）算法，该算法结合了二阶梯度信息和金字塔注意力模块，以在像素级对输入进行精细融合。此外，还设计了一个多尺度分裂 transformer 来增强全局特征表示。综合实验表明，我们的方法在单线圈 MRI 加速任务上超越了以往的方法。
引用
@article{arxiv.2304.02883,
title = {GA-HQS: MRI reconstruction via a generically accelerated unfolding approach},
author = {Jiawei Jiang and Yuchao Feng and Honghui Xu and Wanjun Chen and Jianwei Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.02883},
year = {2023}
}