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SHFormer
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新的共享 LoRA 框架提高了 MRI 重建效率
研究人员开发了一种名为 Shared LoRA 的新型参数高效框架，用于磁共振成像 (MRI) 重建。该方法冻结预训练的 SHFormer 主干，并训练一组 LoRA 适配器以及一个门控网络。通过在训练期间生成跨各种加速因子的欠采样输入，共享适配器学会有效地重建图像，而门控网络则根据给定的加速因子动态调整适配器强度。实验表明，Shared LoRA 以显著减少的可训练参数实现了具有竞争力的性能，并对未见过的因子表现出稳定的泛化能力。
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SHFormer 通过动态频谱滤波和 Transformer 增强 MRI 重建
研究人员开发了 SHFormer，这是一种用于自适应磁共振成像 (MRI) 重建的新型神经网络架构。该模型利用动态频谱滤波卷积神经网络 (CNN) 和高通核生成 Transformer 来改进高频细节的捕获，而这些细节通常会被现有的基于注意力（attention-based）的模型所忽略。SHFormer 旨在提供高质量的重建和跨不同 MRI 数据域的可重用特征，在未见过（unseen）的场景中显示出峰值信噪比 (PSNR) 和结构相…