Краткое содержание

arXiv:2510.06611v2 Тип объявления: замена Аннотация: Магнитно-резонансная томография (МРТ) является важным клиническим диагностическим инструментом, однако её применение ограничено длительными временами сканирования. Ускорение реконструкции МРТ решает эту проблему путём восстановления высококачественных изображений МРТ из выборочно неполностью заполненных измерений пространства k-пространства. В последние годы методы глубокого обучения продемонстрировали значительные успехи. Тем не менее большинство методов основаны на контролируемом обучении, которое требует большого количества полных тренировочных данных, получение которых затруднено. В данной статье предлагается новый метод нулевого выстрела с самообучением, названный UnrollINR, который позволяет проводить реконструкцию МРТ специфичную для каждого конкретного обследования без внешних обучающих данных. UnrollINR применяет архитектуру раскатываемой реконструкции, основанную на физических принципах, и вводит неявное нейронное представление (INR) в качестве регуляризационного априорного ограничения для эффективного сужения пространства решений. Этот подход преодолевает ограничение локального смещения свёрточных нейронных сетей (CNN), характерное для традиционных глубоких раскатываемых методов...