SubZero：子空间零样本 MRI 重建
图像与视频处理
2023-11-30 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
近期提出的零样本自监督学习（ZS-SSL）在扫描特定的加速 MRI 场景中展现出潜力，其无需访问大型训练数据集即可实现高质量重建。ZS-SSL 已进一步与子空间模型结合以加速 2D T2-shuffling 采集。本工作中，我们提出一种并行网络框架并引入注意力机制，以改进基于子空间的零样本自监督学习并支持更高加速因子。我们将该方法命名为 SubZero，并证明其在 T1 与 T2 映射采集中相比现有方法可实现更优性能。
引用
@article{arxiv.2311.17251,
title = {SubZero: Subspace Zero-Shot MRI Reconstruction},
author = {Heng Yu and Yamin Arefeen and Berkin Bilgic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.17251},
year = {2023}
}
备注
ISMRM 2023 Power Pitch