Fastmri有哪些研究方法?
时间: 2023-10-09 09:13:43 浏览: 57
FastMRI(Fast Magnetic Resonance Imaging)是一种利用深度学习技术提高 MRI 图像重建速度和质量的方法。在 FastMRI 中,主要有以下几种研究方法:
1. 基于图像重建的方法:使用深度学习模型对不完整的 MRI 数据进行重建,从而得到高质量的 MRI 图像。其中,最常用的方法是使用卷积神经网络(CNN)对 k-space 数据进行重建。
2. 基于数据增强的方法:通过对原始 MRI 数据进行旋转、翻转等操作,生成更多的训练数据,从而提高深度学习模型的泛化能力和鲁棒性。
3. 基于迁移学习的方法:使用预训练的深度学习模型(如 ImageNet 上的模型),对 MRI 数据进行特征提取,然后再使用这些特征训练 MRI 图像重建模型,从而提高模型的性能和效率。
4. 基于联合重建的方法:将 MRI 图像重建问题转化为联合优化问题,同时优化 k-space 数据和 MRI 图像,从而得到更高质量的 MRI 图像。
总的来说,FastMRI 利用深度学习技术提高了 MRI 图像重建的速度和质量,这些方法可以相互结合,从而提高 MRI 图像重建的效果。