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Dynamic MRI Reconstruction Via Dual Deep Priors and Low-Rank Plus Sparse Modeling
यह शोध पत्र एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) डायनेमिक एमआरआई पुनर्निर्माण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो स्थानिक-कालिक सहसंबंधों (spatiotemporal correlations) को प्रभावी ढंग से कैप्चर करने के लिए डीप इमेज प्रायर्स को लो-रैंक प्लस स्पार्स मॉडलिंग के साथ जोड़ता है, जिससे मौजूदा पर्यवेक्षित (supervised) और अनसुपरवाइज्ड (unsupervised) विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और सैद्धांतिक अभिसरण गारंटी (theoretical convergence guarantees) प्राप्त होती है।