深度迭代卷积神经网络的快速脑部MRI重建算法
本文提出了一种深度迭代卷积神经网络（DICNN）用于快速脑部MRI重建。该算法可以充分利用脑部MRI数据中的数据冗余，以获取更高的重建质量与加速因子。
DICNN算法的关键组件包括双向卷积模块（BDC）和2D卷积模块（RNET）。在每次迭代中，BDC首先探索相邻切片间的数据冗余，然后RNET进一步探索单幅MRI切片内部的数据冗余。通过这种迭代方式，DICNN可以学习到脑部MRI数据中的长期依赖关系，从而实现快速且高质量的MRI重建。
实验结果表明，DICNN算法在不同欠采样因子下的重建效果优于基于单幅MRI图像的重建算法。此外，该方法还可以实时进行MRI重建，速度可达每秒49张。
DICNN算法的优点包括：
1. 高质量的MRI重建：DICNN可以学习到脑部MRI数据中的长期依赖关系，从而实现高质量的MRI重建。
2. 快速的MRI重建：DICNN可以实时进行MRI重建，速度可达每秒49张。
3. 强大的鲁棒性：DICNN可以抵御噪声和artifact的影响，实现鲁棒的MRI重建。
DICNN算法的应用前景包括：
1. 医疗影像处理：DICNN可以用于医疗影像处理，例如MRI、CT和PET等。
2. 计算机视觉：DICNN可以用于计算机视觉领域，例如图像分割、目标检测和图像识别等。
3. 机器学习：DICNN可以用于机器学习领域，例如图像分类、对象识别和自然语言处理等。
DICNN算法是一种高效且鲁棒的MRI重建算法，具有广泛的应用前景。
知识点：
1. 深度学习：深度学习是一种机器学习方法，通过多层神经网络实现图像识别、自然语言处理和语音识别等任务。
2. 卷积神经网络（CNN）：CNN是一种深度学习算法，通过卷积和池化操作实现图像特征提取和分类。
3. 迭代卷积神经网络（ICNN）：ICNN是一种深度学习算法，通过迭代卷积和池化操作实现图像特征提取和分类。
4. 脑部MRI重建：脑部MRI重建是指从部分采样数据中重建完整的MRI图像。
5. 数据冗余：数据冗余是指在脑部MRI数据中存在的冗余信息，可以用于提高MRI重建质量。
6. 双向卷积模块（BDC）：BDC是一种卷积神经网络模块，用于探索相邻切片间的数据冗余。
7. 2D卷积模块（RNET）：RNET是一种卷积神经网络模块，用于探索单幅MRI切片内部的数据冗余。
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