MRI加速重建方法
数学专题报告
报告题目(Title)：
MRI加速重建方法

报告人(Speaker)：
金其余（内蒙古大学）

地点(Place)：
腾讯会议：933240656 密码：251114

时间(Time)：
2025年11月14日（周五）16:00-17:00

邀请人(Inviter)：
王发强
报告摘要
本报告提出几种用于加速MRI重建的方法，分别从自监督学习、全局插值建模以及状态空间建模角度出发，提升重建质量与模型可解释性。第一种方法为基于正则化理论的自监督重建框架，融合深度神经网络与结构低秩模型的零空间关系，设计可收敛的非扩张网络映射结构，在无全采样标签的情况下实现理论可解释的重建过程。第二种方法GPI-WT采用白盒Transformer架构，将k空间全局可预测性建模为低秩结构，通过展开次梯度优化算法构建可学习的注意机制，从而显著提升插值精度与可解释性。第三种方法RCM基于Mamba状态空间模型，引入循环结构与空间感知机制，有效缓解局部像素遗忘问题，结合自适应卷积与多尺度迭代优化，实现高保真、低参数量的MRI重建。实验表明三种方法在多个MRI数据集上均优于现有技术，兼顾性能、效率与理论完备性。
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