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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

MRI Reconstruction

Image Reconstruction › MRI Reconstruction 15 평가 기록 6 datasets

In its most basic form, MRI reconstruction consists in retrieving a complex-valued image from its under-sampled Fourier coefficients. Besides, it can be addressed as a encoder-decoder task, in which the normative model in the latent space will only capture the relevant information without noise or corruptions. Then, we decode the latent space in order to have a reconstructed MRI.

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
HUMUS-Net (train+val data)
SSIM: 0.8945PSNR: 37.3
논문 코드
PromptMR
SSIM: 0.8983PSNR: 37.78Params (M): 80NMSE: 0.0080
논문 코드
End-to-end variational network
SSIM: 0.959PSNR: 41
논문 코드
End-to-end variational network
SSIM: 0.943PSNR: 38
논문 코드
End-to-end variational network
SSIM: 0.930PSNR: 40
논문 코드
IXI
Residual U-NET
MSE: 3.44e-05DSSIM: 1.44e-03
논문 코드

데이터셋

6개
fastMRI Knee 8xfastMRI Knee Val 8xfastMRI Brain 4xfastMRI Brain 8xfastMRI Knee 4xIXI

논문

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.

github.com/f78bono/deep-cine-cardiac-mri 1 논문
github.com/facebookresearch/fastMRI 1 논문
github.com/MathFLDS/MRAugment 1 논문
github.com/wdika/mridc 1 논문
github.com/z-fabian/MRAugment 1 논문
github.com/zaccharieramzi/fastmri-reproducible-benchmark 1 논문
github.com/MathFLDS/HUMUS-Net 1 논문
github.com/z-fabian/HUMUS-Net 1 논문

하위 태스크

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