- ニューラル暗黙k-space表現（NIK）は高時間分解能の動的MRIで有望であるが、取得時間短縮に伴う学習データの減少で過学習による性能低下が生じるため、本研究ではNIK再構成の正則化を目的として自己教師ありk-space損失関数LPISCOを導入した。
動的MRIの高加速下におけるPISCO正則化ニューラルk空間再構成の時空間品質向上
AIによる要点抽出
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