我们提出了明确结合频率和图像特征表示的神经网络层，并表明它们可以用作频率空间数据重建的多功能构建块。我们的工作是由MRI习得引起的挑战所激发的，该挑战是信号是所需图像的傅立叶变换。提出的联合学习方案既可以校正频率空间的天然伪像，又可以操纵图像空间表示，以重建网络各层的相干图像结构。这与图像重建的大多数当前深度学习方法形成鲜明对比，该方法分别处理频率和图像空间特征，并且通常在两个空间之一中仅运行。我们证明了联合卷积学习在各种任务中的优势，包括运动校正，denosing，从不足采样的采集中重建，以及对模拟和现实世界多层MRI数据的混合采样和运动校正。联合模型在所有任务和数据集中都始终如一地产生高质量的输出图像。当整合到具有物理启发的数据一致性约束的最终采样重建的情况下，将其集成到艺术风化的优化网络中时，提议的体系结构显着改善了优化景观，从而产生了减少训练时间的数量级。该结果表明，联合表示特别适合深度学习网络中的MRI信号。我们的代码和预算模型可在https://github.com/nalinimsingh/interlacer上公开获得。

通过在测量$ \ kappa $ -space中进行亚采样，加速MRI缩短了采集时间。从次采样测量中恢复高保真解剖图像需要两个组件之间的密切合作：（1）选择子采样模式的采样器和（2）从不完整测量中恢复图像的重建器。在本文中，我们利用了MRI测量的顺序性质，并提出了一个完全可区分的框架，该框架共同学习与重建策略的顺序采样策略。该共同设计的框架能够在获取过程中适应，以捕获特定目标的最有用的测量结果。 FastMRI膝盖数据集的实验结果表明，所提出的方法在抽样过程中成功利用了中间信息来提高重建性能。特别是，我们提出的方法可以胜过当前最新的$ \ kappa $ - 空间采样基线，超过96％的测试样品。我们还研究了顺序采样和共同设计策略的个人和集体利益。

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。

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。

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。

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。

目的：开发一种适用于具有非平滑相位变化的扩散加权（DW）图像的鲁棒部分傅里叶（PF）重建算法。方法：基于展开的近端分裂算法，导出了一种神经网络架构，其在经常复卷卷积实现的数据一致性操作和正则化之间交替。为了利用相关性，在考虑到置换方面，共同重建相同切片的多重重复。该算法在60名志愿者的DW肝脏数据上培训，并回顾性和预期的不同解剖和分辨率的次样本数据评估。结果：该方法能够在定量措施以及感知图像质量方面具有显着优异地优于追溯子采样数据的传统PF技术。在这种情况下，发现重复的联合重建以及特定类型的经常性网络展开展开是有益的重建质量。在预期的PF采样数据上，所提出的方法使得DW成像能够在不牺牲图像分辨率或引入额外的伪影的情况下进行DW成像。或者，它可以用来对抗具有更高分辨率的获取的TE增加。此外，可以向展示训练集中的解剖学和对比度显示普遍性的脑数据。结论：这项工作表明，即使在易于相位变化的解剖中的强力PF因子中，DW数据的强大PF重建也是可行的。由于所提出的方法不依赖于阶段的平滑度前沿，而是使用学习的经常性卷积，因此可以避免传统PF方法的伪像。

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。

通过获取有限的测量，近来有很多关于加速MRI中的数据采集过程的兴趣。部署经常复杂的重建算法以在这种设置中保持高图像质量。在这项工作中，我们提出了一种使用卷积神经网络，MNET的数据驱动采样器，为每个扫描对象提供自适应的特定于对象的采样模式。该网络针对每个物体观察非常有限的低频k空间数据，并且在一个达到高图像重建质量的情况下快速预测所需的下采样模式。我们提出了一个伴随的交流型训练框架，其掩模后向过程可以有效地生成用于采样器网络的训练标签并共同列举图像重建网络。 FastMri膝关节数据集上的实验结果证明了提出的学习欠采样网络在四倍和八倍加速下产生对象特定的掩模的能力，该八倍的加速度实现了优于几种现有方案的卓越图像重建性能。拟议的联合采样和重建学习框架的源代码可在https://github.com/zhishenhuang/mri获得。

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.

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。

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。

基于深度学习的技术实现最新的技术会导致广泛的图像重建任务，例如压缩传感。这些方法几乎总是具有超参数，例如在优化损耗函数中平衡不同项的权重系数。典型的方法是训练模型，以通过某些经验或理论理由确定的超参数设置。因此，在推理时，模型只能计算与预定的超参数值相对应的重建。在这项工作中，我们提出了一种基于超网络的方法，称为HyperRecon，以训练不可知论到超参数设置的重建模型。在推理时，HyperRecon可以有效地产生不同的重建，每个重建都对应于不同的高参数值。在此框架中，用户有权根据自己的判断选择最有用的输出。我们使用两个大规模和公共可用的MRI数据集演示了压缩感测，超分辨率和去索任务的方法。我们的代码可在https://github.com/alanqrwang/hyhyperrecon上找到。

图像质量评估（IQA）算法旨在再现人类对图像质量的看法。图像增强，生成和恢复模型的日益普及促使开发了许多方法来评估其性能。但是，大多数IQA解决方案旨在预测通用域中的图像质量，并适用于特定区域，例如医学成像，保持可疑。此外，对于特定任务的这些IQA指标的选择通常涉及故意引起的扭曲，例如手动添加噪声或人工模糊。然而，随后选择的指标被用来判断现实生活中计算机视觉模型的输出。在这项工作中，我们渴望通过对迄今为止的磁共振成像（MRI）进行最广泛的IQA评估研究来填补这些空白（14,700个主观得分）。我们使用经过培训的神经网络模型的输出，以解决与MRI相关的问题，包括扫描加速度，运动校正和DENOSISING中的图像重建。我们的重点是反映放射科医生对重建图像的看法，评估了MRI扫描质量的最具诊断性影响的标准：信噪比，对比度与噪声比率和人工制品的存在。七位训练有素的放射科医生评估了这些扭曲的图像，其判决随后与35个不同的图像质量指标（考虑到全参考，无参考和基于分布的指标）相关。对于所有被认为是解剖学和目标任务的三个拟议质量标准，发现最高的表现者 - DIST，HAARPSI，VSI和FID-VGG16 - 在三个提出的质量标准中都是有效的。

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。

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。

由于组织和骨骼之间的相似性，在人解剖结构中广泛看到了全球相关性。由于近距离质子密度和T1/T2参数，这些相关性反映在磁共振成像（MRI）扫描中。此外，为了实现加速的MRI，k空间数据的采样不足，从而导致全球混叠伪像。卷积神经网络（CNN）模型被广泛用于加速MRI重建，但是由于卷积操作的固有位置，这些模型在捕获全球相关性方面受到限制。基于自发的变压器模型能够捕获图像特征之间的全局相关性，但是，变压器模型对MRI重建的当前贡献是微小的。现有的贡献主要提供CNN转换器混合解决方案，并且很少利用MRI的物理学。在本文中，我们提出了一种基于物理的独立（无卷积）变压器模型，标题为“多头级联SWIN变压器（MCSTRA），用于加速MRI重建。 MCSTRA将几种相互关联的MRI物理相关概念与变压器网络相结合：它通过移动的窗口自我发场机制利用了全局MR特征；它使用多头设置分别提取属于不同光谱组件的MR特征；它通过级联的网络在中间脱氧和K空间校正之间进行迭代，该网络具有K空间和中间损耗计算中的数据一致性；此外，我们提出了一种新型的位置嵌入生成机制，以使用对应于底面采样掩码的点扩散函数来指导自我发作。我们的模型在视觉上和定量上都大大优于最先进的MRI重建方法，同时描述了改善的分辨率和去除词法。

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。

深度学习方法已成功用于各种计算机视觉任务。受到成功的启发，已经在磁共振成像（MRI）重建中探索了深度学习。特别是，整合深度学习和基于模型的优化方法已显示出很大的优势。但是，对于高重建质量，通常需要大量标记的培训数据，这对于某些MRI应用来说是具有挑战性的。在本文中，我们提出了一种名为DUREN-NET的新型重建方法，该方法可以通过组合无监督的DeNoising网络和插件方法来为MR图像重建提供可解释的无监督学习。我们的目标是通过添加明确的先验利用成像物理学来提高无监督学习的重建性能。具体而言，使用denoising（红色）正规化实现了MRI重建网络的杠杆作用。实验结果表明，所提出的方法需要减少训练数据的数量才能达到高重建质量。