关于 在MRI重建中，data consistency 可以帮助加快MRI图像重建和减少模型重建带来的重建误差。 工具 方法实现 x_rec: 重建图像, (batch_size,2,H,W) mask: 欠采样模版，(batch_size,2,H,W) k_un: 真实欠采样采集数据, (batch_size,2,H,W) torch.view_as_complex: 将实数数据…

关于 L+S 模型很自然地可以表示动态 MRI 数据。重建欠采样数据需要 k−t 空间（采集）与 L 的奇异向量和 S 的稀疏域之间的不相干性。 L 和 S 之间的不相干性是背景和动态分量稳健分离所必需的。多线圈 L+S 重建是使用凸优化方法制定的，其中核范数用于强制 L 中的低秩，而 l1 …

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关于 对比增强MRI和弥散MRI成像，对于时间分辨率要求都比较高，为了捕获高时间空间分辨率，这里使用GRASP方法，重建radial径向采样的MR数据。使用的稀疏正则项为 temporal total variation。 相关文章 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/mrm.24980 https://onl…

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