【摘 要】
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基于深度学习的磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,简称MRI)方法需要大规模、高质量的病患数据样本集进行预训练。然而,由于病患隐私及设备等因素限制,获取大规模、高质量的磁共振数据集在实际临床应用中面临挑战。本文提出一种新的基于深度学习的欠采样磁共振图像重建方法,该方法无需预训练、不依赖训练数据集。本文方法充分利用待重建的目标MR图像的结构先验和支撑先验,并将其引入深度
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基于深度学习的磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,简称MRI)方法需要大规模、高质量的病患数据样本集进行预训练。然而,由于病患隐私及设备等因素限制,获取大规模、高质量的磁共振数据集在实际临床应用中面临挑战。本文提出一种新的基于深度学习的欠采样磁共振图像重建方法,该方法无需预训练、不依赖训练数据集。本文方法充分利用待重建的目标MR图像的结构先验和支撑先验,并将其引入深度图像先验(Deep Image Prior,简称DIP)框架,从而削减对训练数据集的依赖,提升学习效率。
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车道线检测在智能交通领域占有重要地位，其检测的准确度和速度对于辅助驾驶以及自动驾驶有重要影响。针对目前深度学习方法识别车道线精度差、速度慢的问题，提出了一种高效的车道线分割方法LaneSegNet。首先基于编码和解码网络原理构建主干网络Lane-Net，用于提取车道线特征信息并分割出车道线；然后使用多尺度空洞卷积特征融合网络(Multi-scale Dilated convolution Feat
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