基于并行双域级联卷积网络的磁共振图像重建

袁针云; 冉茂松; 刘松

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基于并行双域级联卷积网络的磁共振图像重建

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本文受深度学习自动学习特点的启发,提出了一种并行双域级联卷积神经网络来加速图像重建。与单域数据处理不同,该方法并行处理频域和图像域的数据,从不同域提取的特征相互融合后作为下一个级联网络的输入。损失函数由三部分组成:图像域损失、频域损失和感知损失。不同采样策略的实验表明,该方法在图像重建质量上优于其他先进的基于压缩感知的重建方法。

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来源
《电子技术与软件工程》 |2021年第5期|P.86-87|共2页
作者
袁针云; 冉茂松; 刘松;
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作者单位

四川大学计算机学院四川省成都市610065;

四川大学计算机学院四川省成都市610065;

四川大学计算机学院四川省成都市610065;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
磁共振; 图像重建; 卷积神经网络;

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