物理学主導の深層学習法は、計算磁気共鳴画像法（MRI）の問題に対する強力なツールとして登場し、再構成のパフォーマンスを新たな限界に押し上げています。この記事では、物理情報を学習ベースのMRI再構成に組

arxiv_reader のブックマーク 2022/10/17 11:54

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4726774443520248195/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2203.12215v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2203.12215v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2203.12215v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">計算磁気共鳴画像法のための物理学主導の深層学習</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</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/%22loss%20function%22">loss function</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/generative">generative</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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/reconstruction">reconstruction</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">物理学主導の深層学習法は、計算磁気共鳴画像法（MRI）の問題に対する強力なツールとして登場し、再構成のパフォーマンスを新たな限界に押し上げています。この記事では、物理情報を学習ベースのMRI再構成に組</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20221017#bookmark-4726774443520248195"><span class="datetime-body">2022/10/17 11:54</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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