Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 1 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Unfolded Low-rank + Sparse Reconstruction for MRI
Mokrý, Ondřej ; Vitouš, Jiří
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.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.