最近关于其他方式的核化图像T1辅助MRI重建的研究表明，进一步加速MRI收购其他方式的潜力。大多数最先进的方法通过开发用于固定的欠采样模式的网络架构来实现改进，而不完全利用方式之间的互补信息。尽管可以简单地修改现有的下采样模式学习算法以允许完全采样的T1加权MR图像来辅助模式学习，但是可以实现重建任务的显着改进。为此，我们提出了一个迭代框架，优化了MRI获取的另一种方式的采样下采样模式，可以在不同的下抽样因子中补充完全采样的T1加权MR图像，同时共同优化T1辅助MRI重建模型。具体地，我们所提出的方法利用两种模式之间的潜在信息的差异来确定可以最大化T1加权MR图像的辅助功率在改善MRI重建时最大化的采样模式。与常用的下采样模式和最先进的方法相比，我们在公共数据集中展示了我们在公共数据集上的学习的下采样模式的卓越表现，可以联合优化重建网络和欠采样模式以8倍的取样因子。

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。

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。

磁共振成像（MRI）主要受到长扫描时间和易受人体组织动作伪影的限制，3D临床情景。因此，k空间欠采样用于加速MRI的获取，同时导致视觉较差的MR图像。最近，一些研究1）使用有效的欠采样模式，或2）设计深神经网络以提高所得图像的质量。但是，它们被认为是两个单独的优化策略。在本文中，我们在有限的采样率下以追溯数据驱动的方式提出用于MR图像重建的跨域网络。我们的方法可以通过使用端到端学习策略来同时获得定制到培训数据类型的最佳欠采样模式（在k空间中）和重建模型。我们提出了一种概率概率的欠采样层，以通过可分辨率的方式获得最佳的下采样模式及其概率分布。我们提出了一个1D逆傅里叶变换层，其在转发通行证期间连接傅立叶域和图像域。另外，通过培训3D全采样的K空间数据和具有传统欧几里德丢失的MR图像，我们发现最佳欠采样模式的概率分布与其相应的采样率之间的普遍关系。实验表明，我们的1D概率欠采样模式恢复的MR图像的定量和定性结果明显优于几种现有的采样策略。

加速的MRI从稀疏采样的信号数据中重建了临床解剖学的图像，以减少患者扫描时间。尽管最近的作品利用了深入的学习来完成这项任务，但这种方法通常只在没有信号损坏或资源限制的模拟环境中进行了探索。在这项工作中，我们探索了神经网络MRI图像重建器的增强，以增强其临床相关性。也就是说，我们提出了一个用于检测图像源的Convnet模型，该模型可以实现分类器$ f_2 $得分为$ 79.1 \％$ $。我们还证明，具有可变加速度因子的MR信号数据的培训重建器可以在临床患者扫描期间提高其平均性能，最高$ 2 \％$。当模型学会重建多个解剖和方向的MR图像时，我们提供损失功能来克服灾难性的遗忘。最后，我们提出了一种使用模拟幻影数据在临床获取数据集和计算功能有限的情况下使用模拟幻影数据预先培训重建器的方法。我们的结果为加速MRI的临床适应提供了潜在的途径。

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。

The data consistency for the physical forward model is crucial in inverse problems, especially in MR imaging reconstruction. The standard way is to unroll an iterative algorithm into a neural network with a forward model embedded. The forward model always changes in clinical practice, so the learning component's entanglement with the forward model makes the reconstruction hard to generalize. The proposed method is more generalizable for different MR acquisition settings by separating the forward model from the deep learning component. The deep learning-based proximal gradient descent was proposed to create a learned regularization term independent of the forward model. We applied the one-time trained regularization term to different MR acquisition settings to validate the proposed method and compared the reconstruction with the commonly used $\ell_1$ regularization. We showed ~3 dB improvement in the peak signal to noise ratio, compared with conventional $\ell_1$ regularized reconstruction. We demonstrated the flexibility of the proposed method in choosing different undersampling patterns. We also evaluated the effect of parameter tuning for the deep learning regularization.

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。

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。

在本文中，我们开发了一种高效的回顾性深度学习方法，称为堆叠U-网，具有自助前沿，解决MRI中刚性运动伪影的问题。拟议的工作利用损坏的图像本身使用额外的知识前瞻，而无需额外的对比度数据。所提出的网络通过共享来自相同失真对象的连续片的辅助信息来学习错过的结构细节。我们进一步设计了一种堆叠的U-网的细化，便于保持图像空间细节，从而提高了像素到像素依赖性。为了执行网络培训，MRI运动伪像的模拟是不可避免的。我们使用各种类型的图像前瞻呈现了一个密集的分析：来自同一主题的其他图像对比的提出的自助前锋和前锋。实验分析证明了自助前锋的有效性和可行性，因为它不需要任何进一步的数据扫描。

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.

具有高分辨率（HR）的磁共振成像（MRI）提供了更详细的信息，以进行准确的诊断和定量图像分析。尽管取得了重大进展，但大多数现有的医学图像重建网络都有两个缺陷：1）所有这些缺陷都是在黑盒原理中设计的，因此缺乏足够的解释性并进一步限制其实际应用。可解释的神经网络模型引起了重大兴趣，因为它们在处理医学图像时增强了临床实践所需的可信赖性。 2）大多数现有的SR重建方法仅使用单个对比度或使用简单的多对比度融合机制，从而忽略了对SR改进至关重要的不同对比度之间的复杂关系。为了解决这些问题，在本文中，提出了一种新颖的模型引导的可解释的深层展开网络（MGDUN），用于医学图像SR重建。模型引导的图像SR重建方法求解手动设计的目标函数以重建HR MRI。我们通过将MRI观察矩阵和显式多对比度关系矩阵考虑到末端到端优化期间，将迭代的MGDUN算法展示为新型模型引导的深层展开网络。多对比度IXI数据集和Brats 2019数据集进行了广泛的实验，证明了我们提出的模型的优势。

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。

缩短采集时间和减少动作伪影是磁共振成像中最重要的两个问题。作为一个有前途的解决方案，已经研究了基于深度学习的高质量MR图像恢复，以产生从缩短采集时间获取的较低分辨率图像的更高分辨率和自由运动伪影图像，而不降低额外的获取时间或修改脉冲序列。然而，仍有许多问题仍然存在，以防止深度学习方法在临床环境中变得实用。具体而言，大多数先前的作品专注于网络模型，但忽略了各种下采样策略对采集时间的影响。此外，长推理时间和高GPU消耗也是瓶颈，以便在诊所部署大部分产品。此外，先验研究采用回顾性运动伪像产生随机运动，导致运动伪影的无法控制的严重程度。更重要的是，医生不确定生成的MR图像是否值得信赖，使诊断困难。为了克服所有这些问题，我们雇用了一个统一的2D深度学习神经网络，用于3D MRI超级分辨率和运动伪影，展示这种框架可以在3D MRI恢复任务中实现更好的性能与最艺术方法的其他状态，并且仍然存在GPU消耗和推理时间明显低，从而更易于部署。我们还基于加速度分析了几种下式采样策略，包括在平面内和穿过平面下采样的多种组合，并开发了一种可控和可量化的运动伪影生成方法。最后，计算并用于估计生成图像的准确性的像素 - 明智的不确定性，提供可靠诊断的附加信息。

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。

目的：提出一种新的基于深度学习的方法，称为RG-NET（重建和生成网络），用于通过向下采样k空间高度加速的MR参数映射，并同时减少所获取的对比度。方法：所提出的框架包括重建模块和生成模块。在先前的帮助下，重建模块从所获取的少数下采样的k空间数据重建MR图像。然后，生成模块从重建的图像中综合剩余的多对比度图像，其中通过对完全采样标签的监督隐式模型被隐式地结合到图像生成中。在不同的加速率下对膝关节和大脑的映射数据进行评估RG-Net。 Cartilage和大脑的区域T1 \ R {HO}进行了分析，以获得RG-Net的性能。结果：RG-Net以高速加速度为17的高质量T1 \ R {Ho}地图。与仅借出k空间的竞争方法相比，我们的框架在T1 \ R {Ho}值中实现了更好的性能分析。我们的方法还提高了胶质瘤患者T1 \ R {Ho}的质量。结论：提出的RG-NET通过欠采样k空间采用新策略并同时减少快速先生参数映射的对比度，可以实现高加速率，同时保持良好的重建质量。我们的框架的生成模块也可以用作其他快速MR参数映射方法的插入模块。关键词：深度学习，卷积神经网络，快速先生参数映射

基于深度学习（DL）磁共振（MR）图像重建的方法已被证明近年来产生卓越的性能。但是，这些方法只利用被采样的数据，或者需要配对的全采样辅助模型来执行多模态重建。因此，现有的方法忽略了探索可以将纹理从引用完全采样数据转移到单个模态内的欠采样数据的注意力机制，这限制了这些方法在具有挑战性的情况下。在本文中，我们提出了一种新颖的纹理变压器模块（TTM），用于加速MRI重建，其中我们将欠采样的数据和参考数据作为验证和键在变压器中装订。 TTM促进了跨越采样和参考数据的联合特征学习，因此可以通过注意，在重建期间可以利用精确的纹理特征来发现特征对应关系。值得注意的是，所提出的TTM可以依赖于先前的MRI重建方法，以进一步提高其性能。广泛的实验表明，TTM可以显着提高几个流行的基于DL的MRI重建方法的性能。

在过去的几年中，提出了多种基于深神经网络（DNN）的方法，以解决来自未取消采样的“ K-Space”（傅立叶域）数据的挑战性不足的反向问题。然而，反对采集过程中的变化和解剖学分布的不稳定性表明，与其经典的对应物相比，DNN体系结构对相关物理模型的概括不佳。较差的概括有效地排除了DNN适用于临床环境中不足采样的MRI重建。我们通过引入物理培养的DNN体系结构和培训方法来提高DNN方法的泛化MRI重建能力。除了模型体系结构中观察到的数据外，我们的体系结构还编码底面采样掩码，并采用适当的培训方法，该方法使用与各种无底采样掩码生成的数据一起鼓励模型概括了未散布的MRI重建问题。我们通过对公开可用的快速MRI数据集进行了广泛的实验，证明了我们的方法的附加价值。我们的物理提出的方法达到了增强的概括能力，这使得与获得的稳健性和解剖学分布的变化相比，尤其是在病理区域中，与香草DNN方法和DNN进行了显着提高，并在病理区域中进行了显着提高，并且受过培训的DNN训练，并接受了强烈的掩盖掩模的增强。接受训练的模型和代码以复制我们的实验，将在接受后用于研究目的。

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。

产生相同解剖结构的多对比度/模态MRI丰富了诊断信息，但由于数据获取时间过多而在实践中受到限制。在本文中，我们提出了一种新的深入学习模型，用于使用几种源模态的不完整的k空间数据作为输入，用于联合重建和合成多模式MRI。我们模型的输出包括源模式的重建图像和目标模式中合成的高质量图像。我们提出的模型被公式化为一个变异问题，该问题利用了几个可学习的特定特征提取器和多模式合成模块。我们提出了一种可学习的优化算法来求解该模型，该算法可以使用多模式MRI数据训练其参数的多相网络。此外，采用了一个二线优化框架进行鲁棒参数训练。我们使用广泛的数值实验证明了方法的有效性。