已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

High-Throughput Deep Unfolding Network for Compressive Sensing MRI

计算机科学 可解释性 压缩传感 水准点(测量) 瓶颈 信息瓶颈法 吞吐量 算法 频道(广播) 人工智能 数学优化 数学 相互信息 计算机网络 大地测量学 嵌入式系统 地理 电信 无线
作者
Jian Zhang,Zhenyu Zhang,Jingfen Xie,Yongbing Zhang
出处
期刊:IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:16 (4): 750-761 被引量:16
标识
DOI:10.1109/jstsp.2022.3170227
摘要

Deep unfolding network (DUN) has become the mainstream for compressive sensing MRI (CS-MRI) due to its good interpretability and high performance. Different optimization algorithms are usually unfolded into deep networks with different architectures, in which one iteration corresponds to one stage of DUN. However, there are few works discussing the following two questions: Which optimization algorithm is better after being unfolded into a DUN? What are the bottlenecks in existing DUNs? This paper attempts to answer these questions and give a feasible solution. For the first question, our mathematical and empirical analysis verifies the similarity of DUNs unfolded by alternating minimization (AM), alternating iterative shrinkage-thresholding algorithm (ISTA) and alternating direction method of multipliers (ADMM). For the second question, we point out that one major bottleneck of existing DUNs is that the input and output of each stage are just images of one channel, which greatly limits the transmission of network information. To break the information bottleneck, this paper proposes a novel, simple yet powerful high-throughput deep unfolding network (HiTDUN), which is not constrained by any optimization algorithm and can transmit multi-channel information between adjacent network stages. The developed multi-channel fusion strategy can also be easily incorporated into existing DUNs to further boost their performance. Extensive CS-MRI experiments on three benchmark datasets demonstrate that the proposed HiTDUN outperforms existing state-of-the-art DUNs by large margins while maintaining fast computational speed. 1 For reproducible research, the source codes and training models of our HiTDUN. [Online]. Available: https://github.com/jianzhangcs/HiTDUN.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
夏木夏完成签到,获得积分10
刚刚
北欧海盗完成签到,获得积分10
3秒前
zhong完成签到 ,获得积分10
4秒前
6秒前
7秒前
王伟完成签到,获得积分10
11秒前
高高魂幽发布了新的文献求助30
11秒前
66发布了新的文献求助10
12秒前
迷人的天抒应助yyou采纳,获得10
13秒前
缓慢采柳完成签到 ,获得积分10
13秒前
王伟发布了新的文献求助10
16秒前
1580071102完成签到,获得积分10
16秒前
17秒前
17秒前
2213sss完成签到,获得积分10
18秒前
假期会发芽完成签到 ,获得积分10
20秒前
安然完成签到 ,获得积分10
22秒前
fantasy完成签到 ,获得积分10
24秒前
24秒前
Ellen应助66采纳,获得10
26秒前
guozizi发布了新的文献求助50
28秒前
东风完成签到,获得积分10
30秒前
31秒前
想不出来完成签到 ,获得积分10
32秒前
66完成签到,获得积分10
33秒前
兜里没糖了完成签到 ,获得积分10
35秒前
高高魂幽完成签到,获得积分10
35秒前
hlink关注了科研通微信公众号
38秒前
赤江之木完成签到 ,获得积分10
38秒前
hhhhh完成签到 ,获得积分10
39秒前
疯狂喵完成签到 ,获得积分10
41秒前
肃肃其羽完成签到 ,获得积分10
42秒前
奋斗的小笼包完成签到 ,获得积分10
42秒前
YOLO完成签到 ,获得积分10
42秒前
97完成签到,获得积分10
43秒前
43秒前
芯之痕发布了新的文献求助10
43秒前
Cpp完成签到 ,获得积分10
46秒前
46秒前
少年游发布了新的文献求助10
47秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3976572
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520659
关于积分的说明 11204365
捐赠科研通 3257284
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798667
邀请新用户注册赠送积分活动 877835
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806577