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TPAMI 2025 | 深入挖掘梯度在基于展开的加速磁共振成像重建中的应用

论文信息

题目：Digging Deeper in Gradient for Unrolling - based Accelerated MRI Reconstruction
深入挖掘梯度在基于展开的加速磁共振成像重建中的应用
作者：Faming Fang, Tingting Wang, Guixu Zhang, Fang Li

论文创新点

  1. 推导全新先验：论文深入研究图像梯度这一高频信息，通过理论分析，推导得到全采样磁共振图像的最大梯度幅值累积偏差（CDMG）先验，并将其作为显式先验，结合隐式深度先验，构建先验概率项。
  2. 拓展观测模型：与其他基于展开且在单图像级别构建模型的方法不同，该论文引入多阶梯度算子，将观测模型从单级拓展到多级，进一步提高似然项的建模精度。
  3. 提出新网络架构：将迭代优化算法通过深度展开神经网络实现，提出

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