Název: Unfolded Low-rank + Sparse Reconstruction for MRI
Autoři: Mokrý, O. ; Vitouš, Jiří
Typ dokumentu: Příspěvky z konference
Konference/Akce: STUDENT EEICT 2022 /28./, Brno (CZ), 20220426
Rok: 2022
Jazyk: eng
Abstrakt: We apply the methodology of deep unfolding on the problem of reconstruction of DCE-MRI data. The problem is formulated as a convex optimization problem, solvable via the primal-dual splitting algorithm. The unfolding allows for optimal hyperparameter selection for the model. We examine two approaches - with the parameters shared across the layers/iterations, and an adaptive version where the parameters can differ. The results demonstrate that the more complex model can better adapt to the data.
Klíčová slova: DCE-MRI; deep unfolding; L+S model; proximal splitting algorithms
Zdrojový dokument: Proceedings II of the 28th Conference STUDENT EEICT 2022. Selected Papers, ISBN 978-80-214-6030-0, ISSN 2788-1334

Instituce: Ústav přístrojové techniky AV ČR (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dokument je dostupný na externích webových stránkách.
Externí umístění souboru: https://www.eeict.cz/eeict_download/archiv/sborniky/EEICT_2022_sbornik_2_v3.pdf
Původní záznam: https://hdl.handle.net/11104/0340114

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-521042


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Věda a výzkum > AV ČR > Ústav přístrojové techniky
Konferenční materiály > Příspěvky z konference