Nuvarande populära metoder för magnetisk resonans Fingeravtryck (MRF) återvinning flaskhalsas av de tunga lagrings- och beräkningskraven för en ordbok-matchning (DM) steg på grund av den växande storleken och komplexiteten i fingeravtryck ordböcker i multiparametriska kvantitativa MRT-tillämpningar. I detta dokument studerar vi ett djupt lärande för att ta itu med dessa brister. Tillsammans med en dimensionalitet minskning första skiktet, den föreslagna MRF-Net kan rekonstruera kvantitativa kartor genom att spara mer än 60 gånger i minne och beräkningar som krävs för en DM baslinje. Uppräkning av finslipade grenrör, d.v.s. MRF-lexikonet används endast för utbildning av nätverket och inte under bildrekonstruktion. Vi visar att MRF-Net ger en bitvis affin approximation till Bloch svarsgrenrör projektion och att i stället för att memorera ordboken, nätverk klumpar effektivt detta grenrör och lär sig en uppsättning hierarkiska matchade filter för affin regression av NMR egenskaper i varje segment.
Golbaee1 m.fl. REF föreslog MRF-nät och ger en bitvis affin approximation till Bloch svarsgrenrör projektion.
Geometry of Deep Learning for Magnetic Resonance Fingerprinting
{'venue': 'ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': 'ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}