Zobrazeno 1 - 10 of 23 pro vyhledávání: '"Li, Rushuai"'
1
Report
One for Multiple: Physics-informed Synthetic Data Boosts Generalizable Deep Learning for Fast MRI Reconstruction
Autor: Wang, Zi, Yu, Xiaotong, Wang, Chengyan, Chen, Weibo, Wang, Jiazheng, Chu, Ying-Hua, Sun, Hongwei, Li, Rushuai, Li, Peiyong, Yang, Fan, Han, Haiwei, Kang, Taishan, Lin, Jianzhong, Yang, Chen, Chang, Shufu, Shi, Zhang, Hua, Sha, Li, Yan, Hu, Juan, Zhu, Liuhong, Zhou, Jianjun, Lin, Meijing, Guo, Jiefeng, Cai, Congbo, Chen, Zhong, Guo, Di, Yang, Guang, Qu, Xiaobo
Magnetic resonance imaging (MRI) is a widely used radiological modality renowned for its radiation-free, comprehensive insights into the human body, facilitating medical diagnoses. However, the drawback of prolonged scan times hinders its accessibili
Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2307.13220
Zobrazit plný text záznamu
3
Report
One-dimensional Deep Low-rank and Sparse Network for Accelerated MRI
Autor: Wang, Zi, Qian, Chen, Guo, Di, Sun, Hongwei, Li, Rushuai, Zhao, Bo, Qu, Xiaobo
Deep learning has shown astonishing performance in accelerated magnetic resonance imaging (MRI). Most state-of-the-art deep learning reconstructions adopt the powerful convolutional neural network and perform 2D convolution since many magnetic resona
Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2112.04721
Zobrazit plný text záznamu
6
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
7
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
9
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
10
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání

Omezení vyhledávání
Plný text Recenzováno Digitální knihovna AV ČR
Zdroje