Aprendizaje conjunto de trayectorias no cartesianas en el espacio y redes de reconstrucción para imágenes de RM en 2D y 3D a través de proyección
Autores: Radhakrishna, Chaithya Giliyar; Ciuciu, Philippe
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Aprendizaje conjunto de trayectorias no cartesianas en el espacio y redes de reconstrucción para imágenes de RM en 2D y 3D a través de proyección
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Sensorización comprimida
Resonancia magnética
Aprendizaje profundo
Limitaciones de hardware
Reconstrucción de imagen
Adquisición no cartesiana
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
La compresión de señales en resonancia magnética implica esencialmente la optimización de (1) el patrón de muestreo en el espacio k bajo las limitaciones del hardware de RM y (2) la reconstrucción de imágenes a partir de datos de espacio k submuestreados.
Descripción
La compresión de señales en resonancia magnética implica esencialmente la optimización de (1) el patrón de muestreo en el espacio k bajo las limitaciones del hardware de RM y (2) la reconstrucción de imágenes a partir de datos de espacio k submuestreados.