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CVPR 2019에서 발표된 MRI Reconstruction 관련 논문으로, 1) MRI reconstruction 과정에서 uncertainty를 함께 측정하였으며, 2) 별도의 evaluator network를 이용하여 매 시점에서 다음 sampling할 위치를 찾는 active sampling을 수행했다. 논문 링크, 코드 Introduction 🍏 Uncertainty에는 model uncertainty와 data uncertainty 두 가지가 있다. Model uncertainty는 모델이 완벽하지 않을 때 발생하는 예측값의 불확실성이고, data uncertainty는 데이터 자체에 내재된 불확실성이다. MRI reconstruction의 경우에는 k-space에서 데이터의 일부만 얻은 후..

CVPR 2021에 발표된 MR reconstruction 관련 논문이다. Model-based method를 이용하여 k-space와 image domain 둘 다에서 reconstruction을 진행하고, coil sensitivity map 역시 CNN으로 계산하여 fastMRI 2020 challenge에서 2위를 차지했다. 논문 링크 : https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Jun_Joint_Deep_Model-Based_MR_Image_and_Coil_Sensitivity_Reconstruction_Network_CVPR_2021_paper.pdf Introduction Deep learning을 이용한 MR reconstruction..

2017년 IEEE TMI에 발표된 논문으로, Physics/Model based unrolling iterative deep learning methods 중 하나이다. 딥러닝을 이용한 MR Reconstruction method 중 하나인 unrolling iterative method에 대해 간단히 설명하자면, 모델 구조에 MR physics를 사용한 것이라고 보면 된다. 이미지 자체만을 이용해 딥러닝 모델을 학습시키는 end-to-end method와 달리, unrolling iterative method는 Compressed Sensing의 idea를 적용한다. Learning proces와 problem solving algorithm이 번갈아가며 iterative하게 진행된다. Cascade..