Deep Unrolled Meta-Learning for Multi-Coil and Multi-Modality MRI with Adaptive Optimization
Il paper propone un framework unificato di meta-apprendimento profondo basato su ottimizzazione srotolata che, integrando regolarizzazione non convessa e adattamento rapido, migliora significativamente la ricostruzione e la sintesi di risonanza magnetica accelerata multi-bobina e multi-modale rispetto ai metodi supervisionati tradizionali.