Unfolded Low-rank + Sparse Reconstruction for MRI
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F22%3APU144477" target="_blank" >RIV/00216305:26220/22:PU144477 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/68081731:_____/22:00568850
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Unfolded Low-rank + Sparse Reconstruction for MRI
Popis výsledku v původním jazyce
We apply the methodology of deep unfolding on the problem of reconstruction of DCE-MRI data. The problem is formulated as a convex optimization problem, solvable via the primal–dual splitting algorithm. The unfolding allows for optimal hyperparameter selection for the model. We examine two approaches – with the parameters shared across the layers/iterations, and an adaptive version where the parameters can differ. The results demonstrate that the more complex model can better adapt to the data.
Název v anglickém jazyce
Unfolded Low-rank + Sparse Reconstruction for MRI
Popis výsledku anglicky
We apply the methodology of deep unfolding on the problem of reconstruction of DCE-MRI data. The problem is formulated as a convex optimization problem, solvable via the primal–dual splitting algorithm. The unfolding allows for optimal hyperparameter selection for the model. We examine two approaches – with the parameters shared across the layers/iterations, and an adaptive version where the parameters can differ. The results demonstrate that the more complex model can better adapt to the data.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20601 - Medical engineering
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/EF19_073%2F0016948" target="_blank" >EF19_073/0016948: Kvalitní interní granty VUT</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2022
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings II of the 28th Conference STUDENT EEICT 2022 Selected papers
ISBN
978-80-214-6030-0
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
271-275
Název nakladatele
Brno University of Technology, Faculty of Electrical Engineering
Místo vydání
Brno
Místo konání akce
Brno
Datum konání akce
26. 4. 2022
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—