Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
Detail publikace
MOKRÝ, O. VITOUŠ, J.
Originální název
Unrolled L+S decomposition for compressed sensing in magnetic resonance imaging
Typ
článek v časopise - ostatní, Jost
Jazyk
angličtina
Originální abstrakt
A deep unrolled reconstruction method for dynamic magnetic resonance imaging is developed, based on the low-rank + sparse model. A standard solver of this model is enriched with trainable structures, forming a deep neural network, and several variants of the unrolled algorithm are trained on a simulated dataset. Evaluation against the standard solver for the model shows improvement in terms of mean squared error with the same computational cost.
Klíčová slova
magnetic resonance imaging, L+S model, reconstruction, unrolled optimization
Autoři
MOKRÝ, O.; VITOUŠ, J.
Vydáno
12. 12. 2022
Nakladatel
International Society for Science and Engineering, o.s.
Místo
Brno
ISSN
1213-1539
Periodikum
Elektrorevue - Internetový časopis (http://www.elektrorevue.cz)
Ročník
24
Číslo
3
Stát
Česká republika
Strany od
86
Strany do
93
Strany počet
8
URL
http://www.elektrorevue.cz/cz/clanky/zpracovani-signalu/0/unrolled-l-s-decomposition-for-compressed-sensing-in-magnetic-resonance-imaging--rozbaleny-l-s-rozklad-pro-komprimovane-snimani-pri-zobrazovani-magnetickou-rezonanci-/
BibTex
@article{BUT180329, author="Ondřej {Mokrý} and Jiří {Vitouš}", title="Unrolled L+S decomposition for compressed sensing in magnetic resonance imaging", journal="Elektrorevue - Internetový časopis (http://www.elektrorevue.cz)", year="2022", volume="24", number="3", pages="86--93", issn="1213-1539", url="http://www.elektrorevue.cz/cz/clanky/zpracovani-signalu/0/unrolled-l-s-decomposition-for-compressed-sensing-in-magnetic-resonance-imaging--rozbaleny-l-s-rozklad-pro-komprimovane-snimani-pri-zobrazovani-magnetickou-rezonanci-/" }