Загрузка...

Non-iterative image reconstruction from sparse magnetic resonance imaging radial data without priors

The state-of-the-art approaches for image reconstruction using under-sampled k-space data are compressed sensing based. They are iterative algorithms that optimize objective functions with spatial and/or temporal constraints. This paper proposes a non-iterative algorithm to estimate the un-measured...

Полное описание

Сохранить в:
Библиографические подробности
Опубликовано в: :Vis Comput Ind Biomed Art
Главные авторы: Zeng, Gengsheng L., DiBella, Edward V.
Формат: Artigo
Язык:Inglês
Опубликовано: Springer Singapore 2020
Предметы:
Online-ссылка:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7176778/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32323097
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1186/s42492-020-00044-y
Метки: Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!