行业分类-物理装置-一种MRI梯度线圈组件加工方法.zip

tv模型matlab程序代码基于迭代参数和间接深度学习的重构方法的比较 这些 Matlab 和 Python 代码用作以下工作的一部分： 这篇文章被接受发表在医学物理杂志上 Aditya Rastogi 和 Phaneendra K. Yalavarthy，“乳房高度欠采样 DCE-MR 成像中迭代参数化和基于间接深度学习的重建方法的比较”，医学物理学，（2020 年）， 由于代码的大小、测试数据（患者 B）和经过训练的模型权重，代码被上传到 Google Drive。 代码链接附在下面：- 如果您在下载、执行或理解代码时遇到任何问题，请发送邮件至adityar[at]iisc[dot]ac[dot]in 。 逆模型 Tracer Kinetic 参数估计问题的正反建模如下图所示： 代码 代码有 4 个文件夹：- Test_Direct :- 使用迭代直接重建技术构建 Ktrans 映射。这将生成以下内容 完全采样的 Ktrans（地面实况） 零填充的 Ktrans（美国） 无正则化 (L2)、TV+L1 正则化、仅 L1 正则化和仅 TV 正则化的 Ktrans。 此代码基于 Yi

带有NFBS公共数据集的MRI颅骨剥离 MRI颅骨剥离 结果： 在测试图像上（属于同一组{NFBS数据集}）： 在自定义图像上（属于不同的集合{图像版权归BrainSightAI}）：

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