Deep Unrolled Meta-Learning for Multi-Coil and Multi-Modality MRI with Adaptive Optimization
O artigo propõe um quadro unificado de meta-aprendizado profundo para ressonância magnética (MRI) acelerada, que combina algoritmos de otimização desdobrados com regularização não convexa e aprendizado meta para melhorar a reconstrução multi-coil e a síntese multi-modal, demonstrando superioridade em cenários de subamostragem agressiva e mudanças de domínio.