基于深度学习的MR图像重建算法进展

MR是一种临床常用的、无创成像技术.由于其采集、成像时间长使其推广应用受到限制,故为了减少扫描时间,基于信号处理的不完整K空间重建技术成为新的发展趋势.随着深度学习在医学成像应用上的成功,基于神经网络的降采样MR图像重建算法受到了广泛的关注,其重建结果及效率优于传统的压缩感知(CS)等重建方法.在此就重建算法的发展历程,对基于深度学习的MR重建算法从模型、数据流、训练方面进行系统阐述.