A Deep Learning Approach Utilizing Covariance Matrix Analysis for the ISBI Edited MRS Reconstruction Challenge

要約

本研究では、サンプルの共分散行列を入力とする機械学習モデルを用いて、高品質の編集済み磁気共鳴分光法（MRS）スキャンの取得を加速する方法を提案する。本手法は、トランジェント数に対して不変であり、合成および生体内シナリオの両方において、ノイズの多い入力データに対して頑健である。

要約(オリジナル)

This work proposes a method to accelerate the acquisition of high-quality edited magnetic resonance spectroscopy (MRS) scans using machine learning models taking the sample covariance matrix as input. The method is invariant to the number of transients and robust to noisy input data for both synthetic as well as in-vivo scenarios.

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arxiv.jp, DeepL