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傳統(tǒng)壓縮感知磁共振成像重構(gòu)算法基于先驗構(gòu)造與迭代求解，通常具有很低的計算效率，近期提岀的深度方法依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)設(shè)計，因此泛化能力差。針對兩者的問題，提岀一種高效魯棒的重構(gòu)算法以實現(xiàn)性能與效率的平衡。算法從互補的視角出發(fā)，對細節(jié)恢復(fù)和偽影去除2個問題分別構(gòu)建模型驅(qū)動的先驗表達過程與數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度預(yù)測過程，實現(xiàn)了領(lǐng)域知識與深度信息的充分融合;交替迭代的求解機制保證中間結(jié)果被及時修正，進一步導(dǎo)解序列沿著理想的傳播方向逼近目標解。針對T1加權(quán)與T2加權(quán)數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果表明，與現(xiàn)有先進算法相比，所提算法在3種采樣模板與5種采樣頻率下均能實現(xiàn)更髙的重構(gòu)精度，且提高了在GPU與CPU上的計算效率，進一步實驗表眀所提算法對采樣部位差異與萊斯噪聲干擾具有更強的魯棒性。
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