PnP-CoSMo：基于内容/风格建模的多对比度MRI重建框架 [R]

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摘要

PnP-CoSMo是一种即插即用的多对比度MRI重建框架，它从图像数据中学习内容/风格模型，使得无需原始k空间训练数据即可进行重建。该框架在对比度和前向算子之间具有泛化性。

什么是一对MRI对比度空间所共有的共享结构本质？显式建模这种对比度不变的潜在“内容”能够解锁一种强大的多对比度重建算法，该算法与最先进的展开网络相比具有竞争力，同时具有以下特点：PnP-CoSMo：基于内容/风格建模的多对比度MRI重建的即插即用框架。第一阶段从纯图像域数据学习内容/风格模型。第二阶段冻结该模型，并将其作为强大的先验应用于迭代重建。无需原始k空间训练数据（这是基于机器学习的MRI领域的严重数据瓶颈），设计上跨不同MR对比度和前向算子具有泛化性，并提供内置的解释框架。在我们现发表于《Medical Image Analysis》的论文中，我们介绍了PnP-CoSMo。在此处阅读Substack文章（包含MedIA论文和代码的链接）：https://cnmyro.substack.com/p/pnp-cosmo-a-plug-and-play-method
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