蒂莫西·施莫德勒;Aviles-Rivero，Angelica I。;科罗娜，维罗妮卡;Debroux，不;卡罗拉·比比安·施恩利布 快速MRI重建的学习光流。 （英语） Zbl 07381891号 反向探测。 37，第9号，文章ID 095007，32 p.（2021）. 摘要：从技术和临床的角度来看，从采样不足的原始数据重建高质量的磁共振图像（MRI）是非常有意义的。然而，到目前为止，由于高度采样不足的数据导致其严重的不适，这在数学和计算上仍然是一个具有挑战性的问题。虽然已经提出了许多技术来改进图像重建，但它们只考虑了时空规律性，这表明了其在包括动态数据在内的几个相关场景中的局限性。在这项工作中，我们提出了一个新的数学模型，用于从很少的测量值重建高质量的医学MRI。我们建议的方法包括：在多任务混合模型中–通过学习光流近似，利用运动补偿重建动态MRI的传统压缩传感公式。更准确地说，我们建议以光流模型的形式对动力学进行编码，该模型在学习字典上稀疏表示。这有一个优点，即在光流项的训练中不需要地面实况数据。此外，我们提出了一种基于交替分裂法的高效优化方案来解决非凸问题。我们通过使用不同数据集和加速度因子的一组广泛的数值结果来展示我们方法的潜力。我们的组合方法达到并优于几种最先进的多任务重建技术和其他经典变分重建方案。最后，我们展示了我们的技术将基于幻像的知识传输到实际数据集的能力。 MSC公司： 68T45型 机器视觉和场景理解 94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等） 68单位10 图像处理的计算方法 关键词：MRI重建;光流;字典学习;多任务模型 软件：FlowNet公司;PWC-网络 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Schmoderer}等人，《反问题》。37，第9号，文章ID 095007，32 p.（2021；Zbl 07381891） 全文： 内政部 arXiv公司 哈尔 参考文献： [1] Arif，O。；阿夫扎尔，H。；阿巴斯，H。；Amjad，M.F。；Wan，J。；Nawaz，R.，使用基于内核的低秩约束的加速动态MRI，J.Med.Syst。，43, 271 (2019) ·数字对象标识代码：10.1007/s10916-019-1399-x [2] Salman 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