畳み込みニューラルネットワークベースのMR再構成法は、高速で高品質の再構成を提供することが示されています。 CNNベースのモデルの主な欠点は、柔軟性に欠け、特定の取得コンテキストでのみ効果的に動作でき

arxiv_reader のブックマーク 2021/11/10 12:42

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4710958461470956066/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.05055v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.05055v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2111.05055v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">MAC-ReconNet：動的重み予測を使用したMR画像再構成のための複数取得コンテキストベースの畳み込みニューラルネットワーク</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/reconstruction">reconstruction</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/MRI">MRI</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/CNN">CNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">畳み込みニューラルネットワークベースのMR再構成法は、高速で高品質の再構成を提供することが示されています。 CNNベースのモデルの主な欠点は、柔軟性に欠け、特定の取得コンテキストでのみ効果的に動作でき</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211110#bookmark-4710958461470956066"><span class="datetime-body">2021/11/10 12:42</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

このブックマークにはスターがありません。
最初のスターをつけてみよう！