深層学習ベースの並列イメージング (PI) は、磁気共鳴イメージング (MRI) を加速するために、近年大きな進歩を遂げています。それにもかかわらず、既存の方法の堅牢性と柔軟性には大きな欠点があるなど

arxiv_reader のブックマーク 2022/11/22 13:29

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4728447374077549892/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2205.03883v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2205.03883v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2205.03883v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">WKGM: 並列画像再構成のための重み K 空間生成モデル</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/augmentation">augmentation</a>]</li><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/learning">learning</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/generative">generative</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/domain">domain</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">深層学習ベースの並列イメージング (PI) は、磁気共鳴イメージング (MRI) を加速するために、近年大きな進歩を遂げています。それにもかかわらず、既存の方法の堅牢性と柔軟性には大きな欠点があるなど</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20221122#bookmark-4728447374077549892"><span class="datetime-body">2022/11/22 13:29</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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