深度学习 MRI 重建在不同域间的泛化
计算机视觉与模式识别
2023-10-24 v2
摘要
我们考察了基于深度学习的 MRI 重建在未见过的对比度与器官上测试时的鲁棒性。进而，我们提出通过利用带有合成相位信息的大规模公开自然图像数据集进行训练来泛化网络，从而实现具有竞争力的跨域重建性能，可与特定域训练相媲美。为解释其泛化机制，我们还分析了不同训练数据集的图块集合。
引用
@article{arxiv.1902.10815,
title = {Generalizing Deep Learning MRI Reconstruction across Different Domains},
author = {Cheng Ouyang and Jo Schlemper and Carlo Biffi and Gavin Seegoolam and Jose Caballero and Anthony N. Price and Joseph V. Hajnal and Daniel Rueckert},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.10815},
year = {2023}
}
备注
Accepted for ISBI2019 as a 1-page abstract