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matlab分时代码-MLN:MLN
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2021-05-21
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matlab分时代码MLN 用于以下方面的材料:用于MR图像重建的最小线性网络 主拓扑,复数值神经的线性网络,具有几个“时间段”的位置无关(可变密度)内核的k层和I层能够在标准高级(例如压缩感测等)重建失败的情况下生成无伪像的图像。 螺旋轨迹上的示例与具有B0不均匀性校正的增强信号模型与ESPIRiT的比较: 在具有非相干CAIPI信号的多频带螺旋轨迹的情况下,与在增强信号模型下的BART相比,这种差异更加明显: VS. 我们基准数据的常用方法: 真实数据的综合结果 有关所有4个主题的真实数据的建议和参考重建方法的摘要,可以在处找到,并在处进行详细介绍。 TF-NUFFT 通过时间段方法校正B0场不均匀性的NUFFT在tensorflow中实现以在GPU上运行。 要求 该代码基于,因此在出现错误的情况下,验证srez是否正常工作可能会很有用。 安装应该不超过几分钟。 您将需要带有Tensorflow,numpy,scipy,h5py和的Python 3。 有关详细信息,请参见srez- requirements.txt 。 该“CUDA_VISIBLE_DEVICES”设置之初srez
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MLN-master.zip (72个子文件)
MLN-master
Fig5_ReconsOnRealData-01.png 722KB
.gitignore
.gitignore 44B
README.md 6KB
GTools.py 13KB
LICENSE 1KB
MATLAB_Utils
strhas.m 148B
getKrandomSamples.m 109B
getPercentile.m 171B
fgmontage.m 91B
ggetRange.m 226B
gIsEmpty.m 125B
gsize.m 160B
removeTicks.m 42B
gmontage.m 847B
srez_modelBase.py 73KB
MLN_Benchmark_Run_Trained_Net.m 3KB
params_ex.txt 1KB
Benchmark
MLN_Recon.mat 10.24MB
BART_Recon.mat 13.81MB
DL_Recon.mat 18.36MB
TestImages.mat 1.32MB
SensitivityMap.mat 2MB
MLNI_Recon.mat 11.24MB
SamplingMasks.mat 161KB
ZF_Recon.mat 18.38MB
ME
SensCC1.mat 1.11MB
MLNonHMS.m 3KB
B0TS.mat 2.81MB
ParamsForHMSy.txt 2KB
RealDataForNN.mat 2.07MB
GTools.py 40KB
srez_modelBase.py 79KB
ParamsUsed_CUDA_VISIBLE_DEVICES_2.txt 2KB
srez_main1.py 33KB
batch016757_out_0.0174.png 4.2MB
srez_input.py 109KB
TrajForNUFT.mat 6MB
HMSy
SensCC1.mat 1.11MB
B0TS.mat 2.81MB
batch000930_out_0.0255.png 4.16MB
RealDataForNN.mat 2.07MB
batch000536_out_0.0263.png 4.13MB
batch000222_out_0.0375.png 4.06MB
ParamsUsed_CUDA_VISIBLE_DEVICES_2.txt 2KB
batch016757_out_0.0174.png 4.2MB
TrajForNUFT.mat 6MB
srez_train.py 41KB
srez_model.py 105KB
RealData
SensCC1.mat 1.62MB
B0TS.mat 5.8MB
batch013169_out_0.0118.png 974KB
Traj.png 92KB
ParamsUsed.txt 1KB
RealDataForNN.mat 884KB
OnRealData01.mat 2MB
Sli6_r01.mat 884KB
ParamsUsedForRun.txt 1KB
Traj.mat 110KB
BARTRecon_AllS_NoB0_W1e-05.png 521KB
SparseMRI_TS_1map_noCC_[Daubechies,4,4,1e-06].png 560KB
TrajForNUFT.mat 2.97MB
Sli6_r02.mat 884KB
L1ESPIRiT_B0_lam1e-07_CC13.png 544KB
srez_main1.py 22KB
srez_input.py 52KB
BARTMLN_MB.png 243KB
Params.txt 1KB
srez_train.py 31KB
myParams.py 94B
srez_model.py 40KB
Benchmark.png 367KB
RunTFForMatlab.sh 466B
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