人工智能（AI）和机器学习（ML）在改善医学成像工作流程（从图像获取和重建到疾病诊断和治疗）方面具有巨大潜力。特别是，近年来，用于医学图像重建的AI和ML算法（尤其是基于深度学习（DL）的方法）的使用，尤其是基于深度学习（DL）的方法已有显着增长。就重建质量和计算效率而言，DL技术已证明具有竞争力，并且通常比常规重建方法优越。基于DL的图像重建的使用还提供了有前途的机会，可以改变心脏图像的获取和重建方式。在本章中，我们将回顾用于心脏成像的基于DL的重建技术的最新进展，重点是心脏磁共振（CMR）图像重建。我们主要关注该应用程序的监督DL方法，包括图像后处理技术，模型驱动方法和基于K空间的方法。还讨论了DL对心脏图像重建的当前局限性，挑战和未来机会。

物理驱动的深度学习方法已成为计算磁共振成像（MRI）问题的强大工具，将重建性能推向新限制。本文概述了将物理信息纳入基于学习的MRI重建中的最新发展。我们考虑了用于计算MRI的线性和非线性正向模型的逆问题，并回顾了解决这些方法的经典方法。然后，我们专注于物理驱动的深度学习方法，涵盖了物理驱动的损失功能，插件方法，生成模型和展开的网络。我们重点介绍了特定于领域的挑战，例如神经网络的实现和复杂值的构建基块，以及具有线性和非线性正向模型的MRI转换应用。最后，我们讨论常见问题和开放挑战，并与物理驱动的学习与医学成像管道中的其他下游任务相结合时，与物理驱动的学习的重要性联系在一起。

压缩传感（CS）一直在加速磁共振成像（MRI）采集过程中的关键作用。随着人工智能的复苏，深神经网络和CS算法正在集成以重新定义快速MRI的领域。过去几年目睹了基于深度学习的CS技术的复杂性，多样性和表现的大量增长，这些技术致力于快速MRI。在该荟萃分析中，我们系统地审查了快速MRI的深度学习的CS技术，描述了关键模型设计，突出突破，并讨论了有希望的方向。我们还介绍了一个综合分析框架和分类系统，以评估深度学习在基于CS的加速度的MRI的关键作用。

Dynamic magnetic resonance image reconstruction from incomplete k-space data has generated great research interest due to its capability to reduce scan time. Never-theless, the reconstruction problem is still challenging due to its ill-posed nature. Recently, diffusion models espe-cially score-based generative models have exhibited great potential in algorithm robustness and usage flexi-bility. Moreover, the unified framework through the variance exploding stochastic differential equation (VE-SDE) is proposed to enable new sampling methods and further extend the capabilities of score-based gener-ative models. Therefore, by taking advantage of the uni-fied framework, we proposed a k-space and image Du-al-Domain collaborative Universal Generative Model (DD-UGM) which combines the score-based prior with low-rank regularization penalty to reconstruct highly under-sampled measurements. More precisely, we extract prior components from both image and k-space domains via a universal generative model and adaptively handle these prior components for faster processing while maintaining good generation quality. Experimental comparisons demonstrated the noise reduction and detail preservation abilities of the proposed method. Much more than that, DD-UGM can reconstruct data of differ-ent frames by only training a single frame image, which reflects the flexibility of the proposed model.

减少磁共振（MR）图像采集时间可能会使MR检查更容易获得。包括深度学习模型在内的先前艺术已致力于解决长期MRI成像时间的问题。最近，深层生成模型在算法鲁棒性和使用灵活性方面具有巨大的潜力。然而，无法直接学习或使用任何现有方案。此外，还值得研究的是，深层生成模型如何在混合域上很好地工作。在这项工作中，通过利用基于深度能量的模型，我们提出了一个K空间和图像域协作生成模型，以全面估算从采样量未采样的测量中的MR数据。与最先进的实验比较表明，所提出的混合方法的重建精度较小，在不同的加速因子下更稳定。

Supervised Deep-Learning (DL)-based reconstruction algorithms have shown state-of-the-art results for highly-undersampled dynamic Magnetic Resonance Imaging (MRI) reconstruction. However, the requirement of excessive high-quality ground-truth data hinders their applications due to the generalization problem. Recently, Implicit Neural Representation (INR) has appeared as a powerful DL-based tool for solving the inverse problem by characterizing the attributes of a signal as a continuous function of corresponding coordinates in an unsupervised manner. In this work, we proposed an INR-based method to improve dynamic MRI reconstruction from highly undersampled k-space data, which only takes spatiotemporal coordinates as inputs. Specifically, the proposed INR represents the dynamic MRI images as an implicit function and encodes them into neural networks. The weights of the network are learned from sparsely-acquired (k, t)-space data itself only, without external training datasets or prior images. Benefiting from the strong implicit continuity regularization of INR together with explicit regularization for low-rankness and sparsity, our proposed method outperforms the compared scan-specific methods at various acceleration factors. E.g., experiments on retrospective cardiac cine datasets show an improvement of 5.5 ~ 7.1 dB in PSNR for extremely high accelerations (up to 41.6-fold). The high-quality and inner continuity of the images provided by INR has great potential to further improve the spatiotemporal resolution of dynamic MRI, without the need of any training data.

目的：并行成像通过用一系列接收器线圈获取其他灵敏度信息，从而加速了磁共振成像（MRI）数据，从而降低了相位编码步骤。压缩传感磁共振成像（CS-MRI）在医学成像领域中获得了普及，因为其数据要求较少，而不是平行成像。并行成像和压缩传感（CS）均通过最大程度地减少K空间中捕获的数据量来加快传统MRI获取。由于采集时间与样品的数量成反比，因此从缩短的K空间样品中的图像的反向形成会导致收购更快，但具有混乱的伪像。本文提出了一种新型的生成对抗网络（GAN），即雷德格尔（Recgan-gr）受到多模式损失的监督，以消除重建的图像。方法：与现有的GAN网络相反，我们提出的方法引入了一种新型的发电机网络，即与双域损耗函数集成的弹药网络，包括加权幅度和相位损耗函数以及基于平行成像的损失，即Grappa一致性损失。提出了K空间校正块，以使GAN网络自动化生成不必要的数据，从而使重建过程的收敛性更快。结果：全面的结果表明，拟议的Recgan-GR在基于GAN的方法中的PSNR有4 dB的改善，并且在文献中可用的传统最先进的CNN方法中有2 dB的改进。结论和意义：拟议的工作有助于显着改善低保留数据的图像质量，从而更快地获取了5倍或10倍。

可解释性和鲁棒性必须在临床应用中整合加速磁共振成像（MRI）重建的机器学习方法。这样做会允许快速高质量的解剖和病理学成像。数据一致性（DC）对于多模态数据的泛化至关重要，以及检测病理学的鲁棒性。这项工作提出了独立复发推理机（CIRIM）的级联，通过展开优化来评估DC，通过梯度下降，并通过设计的术语明确地明确。我们对CIRIM与其他展开的优化方法进行广泛的比较，是端到端变分网络（E2EVN）和轮辋，以及UNET和压缩感测（CS）。评估是分两个阶段完成的。首先，评估关于多次训练的MRI模型的学习，即用{t_1} $ - 加权和平凡对比，以及$ {t_2} $ - 加权膝盖数据。其次，在通过3D Flair MRI数据中重建依赖多发性硬化（MS）患者的3D Flair MRI数据来测试鲁棒性。结果表明，CIRIM在隐式强制执行DC时表现最佳，而E2EVN需要明确制定的DC。 CIRIM在重建临床MS数据时显示出最高病变对比度分辨率。与CS相比，性能提高了大约11％，而重建时间是二十次减少。

In this work, we propose a novel image reconstruction framework that directly learns a neural implicit representation in k-space for ECG-triggered non-Cartesian Cardiac Magnetic Resonance Imaging (CMR). While existing methods bin acquired data from neighboring time points to reconstruct one phase of the cardiac motion, our framework allows for a continuous, binning-free, and subject-specific k-space representation.We assign a unique coordinate that consists of time, coil index, and frequency domain location to each sampled k-space point. We then learn the subject-specific mapping from these unique coordinates to k-space intensities using a multi-layer perceptron with frequency domain regularization. During inference, we obtain a complete k-space for Cartesian coordinates and an arbitrary temporal resolution. A simple inverse Fourier transform recovers the image, eliminating the need for density compensation and costly non-uniform Fourier transforms for non-Cartesian data. This novel imaging framework was tested on 42 radially sampled datasets from 6 subjects. The proposed method outperforms other techniques qualitatively and quantitatively using data from four and one heartbeat(s) and 30 cardiac phases. Our results for one heartbeat reconstruction of 50 cardiac phases show improved artifact removal and spatio-temporal resolution, leveraging the potential for real-time CMR.

用于医学图像重建的深度神经网络传统上使用高质量的地基图像作为训练目标训练。最近关于噪声的工作（N2N）已经示出了使用与具有地面真理的多个噪声测量的潜力。然而，现有的基于N2N的方法不适合于从经历非身份变形的物体的测量来学习。本文通过补偿对象变形来提出用于训练深层重建网络的变形补偿学习（DecoLearn）方法来解决此问题。DecoLearn的一个关键组件是一个深度登记模块，它与深度重建网络共同培训，没有任何地理监督。我们在模拟和实验收集的磁共振成像（MRI）数据上验证了甲板，并表明它显着提高了成像质量。

磁共振成像可以产生人体解剖和生理学的详细图像，可以帮助医生诊断和治疗肿瘤等病理。然而，MRI遭受了非常长的收购时间，使其易于患者运动伪影并限制其潜力以提供动态治疗。诸如并行成像和压缩感测的常规方法允许通过使用多个接收器线圈获取更少的MRI数据来改变MR图像来增加MRI采集速度。深度学习的最新进步与平行成像和压缩传感技术相结合，具有从高度加速的MRI数据产生高保真重建。在这项工作中，我们通过利用卷积复发网络的特性和展开算法来解决复发变分网络（RevurrentVarnet）的加速改变网络（RevurrentVarnet）的任务，提出了一种基于深入的深度学习的反问题解决者。 RevurrentVarnet由多个块组成，每个块都负责梯度下降优化算法的一个展开迭代，以解决逆问题。与传统方法相反，优化步骤在观察域（$ k $ -space）而不是图像域中进行。每次反复出的Varnet块都会通过观察到的$ k $ -space，并由数据一致性术语和复制单元组成，它将作为输入的隐藏状态和前一个块的预测。我们所提出的方法实现了新的最新状态，定性和定量重建导致来自公共多通道脑数据集的5倍和10倍加速数据，优于以前的传统和基于深度学习的方法。我们将在公共存储库上释放所有型号代码和基线。

近年来，基于深度学习的平行成像（PI）取得了巨大进展，以加速磁共振成像（MRI）。然而，现有方法的性能和鲁棒性仍然可以是不受欢迎的。在这项工作中，我们建议通过柔性PI重建，创建的重量K-Space Genera-Tive模型（WKGM）来探索K空间域学习。具体而言，WKGM是一种通用的K空间域模型，在其中有效地纳入了K空间加权技术和高维空间增强设计，用于基于得分的Genererative模型训练，从而实现良好和强大的重建。此外，WKGM具有灵活性，因此可以与各种传统的K空间PI模型协同结合，从而产生基于学习的先验以产生高保真重建。在具有不同采样模式和交流电因子的数据集上进行实验性重新构建表明，WKGM可以通过先验良好的K-Space生成剂获得最新的重建结果。

最近，对深度学习进行了广泛的研究，以加速动态磁共振（MR）成像，并取得了令人鼓舞的进步。但是，如果没有完全采样的参考数据进行培训，当前方法可能在恢复细节或结构方面具有有限的能力。为了应对这一挑战，本文提出了一个自我监督的协作学习框架（SelfCollearn），以从无效的K-Space数据中进行准确的动态MR图像重建。拟议的框架配备了三个重要组成部分，即双网络协作学习，重新启动数据增强和专门设计的共同培训损失。该框架可以灵活地与数据驱动的网络和基于模型的迭代未滚动网络集成。我们的方法已在体内数据集上进行了评估，并将其与四种最新方法进行了比较。结果表明，我们的方法具有很强的能力，可以从无效的K空间数据捕获直接重建的基本和固有表示形式，因此可以实现高质量且快速的动态MR成像。

尽管几乎每种医学诊断和检查和检查应用中的广泛适应，但磁共振成像（MRI）仍然是慢的成像模态，其限制了其用于动态成像的用途。近年来，已利用平行成像（PI）和压缩传感（CS）加速MRI采集。在临床设置中，使用笛卡尔轨迹（例如直线采样）的扫描时间期间的k空间测量值是目前最常规的CS方法，然而，易于产生锯齿化重建。随着深度学习（DL）参与的出现，在加速MRI时，重建来自离心数据的忠实形象变得越来越有前途。回顾性地将数据采样掩模应用到k空间数据上是模拟真实临床环境中的k空间数据的加速获取的一种方式。在本文中，我们比较并提供审查对由训练的深神经网络输出的重建质量应用的效果进行审查。具有相同的超参数选择，我们训练并评估两个不同的反复推理机（轮辋），一个用于每种类型的重叠采样。我们的实验的定性和定量结果表明，具有径向子采样的数据培训的模型达到了更高的性能，并学会估计具有较高保真度的重建，为其他DL接近涉及径向辐射轮换。

最近，由于高性能，深度学习方法已成为生物学图像重建和增强问题的主要研究前沿，以及其超快速推理时间。但是，由于获得监督学习的匹配参考数据的难度，对不需要配对的参考数据的无监督学习方法越来越兴趣。特别是，已成功用于各种生物成像应用的自我监督的学习和生成模型。在本文中，我们概述了在古典逆问题的背景下的连贯性观点，并讨论其对生物成像的应用，包括电子，荧光和去卷积显微镜，光学衍射断层扫描和功能性神经影像。

在本文中，我们回顾了同时正电子发射断层扫描（PET） /磁共振成像（MRI）系统的物理和数据驱动的重建技术，这些技术在癌症，神经系统疾病和心脏病方面具有显着优势。这些重建方法利用结构或统计的先验，以及基于物理学的宠物系统响应的描述。但是，由于正向问题的嵌套表示，直接的PET/MRI重建是一个非线性问题。我们阐明了多方面的方法如何适应3D PET/MRI重建的混合数据和物理驱动的机器学习，总结了过去5年中重要的深度学习发展，以解决衰减校正，散射，低光子数和数据一致性。我们还描述了这些多模式方法的应用如何扩展到PET/MRI以提高放射治疗计划的准确性。最后，我们讨论了遵循物理和深度学习的计算成像和下一代探测器硬件的最新趋势，以扩展当前最新趋势的机会。

自我监督的学习表现出了巨大的希望，因为它可以在没有完全采样的数据的情况下训练深度学习MRI重建方法。当前用于物理学指导的重建网络的自我监督的学习方法分裂获得了两个不相交的数据，其中一种用于独立网络中的数据一致性（DC），另一个用于定义培训损失。在这项研究中，我们提出了一种改进的自我监督学习策略，该策略更有效地使用获得的数据来训练物理学指导的重建网络，而无需数据完全采样的数据。提出的通过数据下采样（SSDU）对所提出的多掩码自我监督的学习（SSDU）应用于获得的测量结果，将其分为每个训练样本的多对不相交集，而使用这些对DC单位和DC单位和其中一对，其他用于定义损失的，从而更有效地使用了不足采样的数据。多面罩SSDU应用于完全采样的3D膝盖上，并前瞻性地采样3D脑MRI数据集，用于各种加速度和图案，并与CG-Sense和单膜ssdu dl-MRI以及受监督的DL-MRI以及当时的DL-MRI进行比较。提供了完全采样的数据。膝盖MRI的结果表明，提出的多面罩SSDU胜过SSDU，并与受监督的DL-MRI紧密相关。一项临床读者的研究进一步将多面罩SSDU在SNR和混叠伪影方面高于监督的DL-MRI。大脑MRI的结果表明，与SSDU相比，多面罩SSDU可以达到更好的重建质量。读者的研究表明，与单罩SSDU相比，r = 8时的多面膜SSDU显着改善了重建，r = 8，以及r = 2时的CG-Sense。

基于深度学习的脑磁共振成像（MRI）重建方法有可能加速MRI采集过程。尽管如此，科学界缺乏适当的基准，以评估高分辨率大脑图像的MRI重建质量，并评估这些所提出的算法在存在小而且预期的数据分布班次存在下的表现。多线圈磁共振图像（MC-MRI）重建挑战提供了一种基准，其目的在于使用高分辨率，三维，T1加权MRI扫描的大型数据集。挑战有两个主要目标：1）比较该数据集和2）上的不同的MRI重建模型，并评估这些模型的概括性，以通过不同数量的接收器线圈获取的数据。在本文中，我们描述了挑战实验设计，并总结了一系列基线和艺术脑MRI重建模型的结果。我们提供有关目前MRI重建最先进的相关比较信息，并突出挑战在更广泛的临床采用之前获得所需的普遍模型。 MC-MRI基准数据，评估代码和当前挑战排行榜可公开可用。它们为脑MRI重建领域的未来发展提供了客观性能评估。

磁共振成像是临床诊断的重要工具。但是，它遭受了漫长的收购时间。深度学习的利用，尤其是深层生成模型，在磁共振成像中提供了积极的加速和更好的重建。然而，学习数据分布作为先验知识并从有限数据中重建图像仍然具有挑战性。在这项工作中，我们提出了一种新颖的Hankel-K空间生成模型（HKGM），该模型可以从一个k-空间数据的训练集中生成样品。在先前的学习阶段，我们首先从k空间数据构建一个大的Hankel矩阵，然后从大型Hankel矩阵中提取多个结构化的K空间贴片，以捕获不同斑块之间的内部分布。从Hankel矩阵中提取斑块使生成模型可以从冗余和低级别的数据空间中学习。在迭代重建阶段，可以观察到所需的解决方案遵守学识渊博的先验知识。通过将其作为生成模型的输入来更新中间重建解决方案。然后，通过对测量数据对其Hankel矩阵和数据一致性组合施加低排名的惩罚来替代地进行操作。实验结果证实，单个K空间数据中斑块的内部统计数据具有足够的信息来学习强大的生成模型并提供最新的重建。

MRI扫描时间减少通常通过并行成像方法实现，通常基于逆图像空间（A.K.A.K空间）的均匀下采样和具有多个接收器线圈的同时信号接收。 Grappa方法通过跨越所有线圈的相邻获取信号的线性组合来插入缺失的k空间信号，并且可以通过k空间中的卷积来描述。最近，介绍了一种称为RAKI的更广泛的方法。 Raki是一种深入学习方法，将Grappa推广到附加的卷积层，在此期间应用非线性激活功能。这使得卷积神经网络能够实现缺失信号的非线性估计。与Grappa类似，Raki中的卷积核心使用从自动校准信号（ACS）获得的特定训练样本进行培训。 Raki与Grappa相比提供了卓越的重建质量，然而，由于其未知参数的数量增加，通常需要更多的AC。为了克服这一限制，本研究调查了训练数据对标准2D成像重建质量的影响，特别关注其金额和对比信息。此外，评估迭代k空间插值方法（araki），包括通过初始的格拉普重建训练数据增强，并通过迭代培训改进卷积滤波器。仅使用18,20和25个ACS线（8％），通过抑制在加速度因子R = 4和r = 5时发生的残余人工制品，并且与Grappa相比，通过定量质量指标加下划线，产生强烈的噪声抑制。与相约束的组合进一步改善。此外，在预扫描校准的情况下，伊拉克基显示比GRAPPA和RAKI更好的性能，并且在训练和缺乏采样的数据之间强烈不同的对比度。