fastmri-reproducible-benchmark:尝试在fastmri数据集上进行MRI重建的几种方法。 XPDNet的所在地，2020年fastMRI挑战赛的亚军

fastMRI可再现基准 该存储库的想法是要有一种方法可以在fastMRI数据集单线圈磁道上针对现有的重建算法快速对新解决方案进行基准测试。 迄今为止，已实现或适用于fastMRI数据集的重建算法包括： 零填充重建 ，使用 使用的基于小波的重构（即用贪婪的FISTA解决基于L1的分析公式优化问题） 网络 ，适用于MRI重建 ，一种模块化的展开重建算法，您可以在其中插入最佳的降噪器。 ，一种用于非笛卡尔采集的展开式重建算法，具有密度补偿。 所有神经网络都通过Keras API在TensorFlow中实现。 较旧的（不要认为这是我论文的开始）是使用功能性API进行编码的。 最新的版本在子类API中进行了编码，并且更加模块化。 对于LORAKS重建，由于A / D过采样，您将无法重建正确的fastMRI数据。 重建设置 主要的重建设置是具有随机和“定期采样”的笛卡尔单线圈和多线