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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(yàn)構(gòu)造與迭代求解，通常具有很低的計(jì)算效率，近期提岀的深度方法依賴(lài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，因此泛化能力差。針對(duì)兩者的問(wèn)題，提出一種高效魯棒的重構(gòu)算法以實(shí)現(xiàn)性能與效率的平衡。算法從互補(bǔ)的視角出發(fā)，對(duì)細(xì)節(jié)恢復(fù)和偽影去除2個(gè)問(wèn)題分別構(gòu)建模型驅(qū)動(dòng)的先驗(yàn)表達(dá)過(guò)程與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度預(yù)測(cè)過(guò)程，實(shí)現(xiàn)了領(lǐng)域知識(shí)與深度信息的充分融合;交替迭代的求解杋制保證中間結(jié)果被及時(shí)修正，進(jìn)一步引導(dǎo)解序列沿著理想的傳播方向逼近目標(biāo)解。針對(duì)η加權(quán)與η加權(quán)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與現(xiàn)有先進(jìn)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(shí)現(xiàn)更高的重構(gòu)精度，且提高了在GPU與CPU上的計(jì)算效率，進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)表明所提算法對(duì)采樣部位差異與萊斯噪聲干擾具有更強(qiáng)的魯棒性。
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