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首页> Proceedings of the IEEE. Institute of Electrical and Electronics Engineers> Image Reconstruction: From Sparsity to Data-adaptive Methods and Machine Learning.

Image Reconstruction: From Sparsity to Data-adaptive Methods and Machine Learning.

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第一作者： Saiprasad,Ravishankar
第一单位： Departments of Computational Mathematics, Science and Engineering, and Biomedical Engineering at Michigan State University, East Lansing, MI, 48824 USA.
作者： Saiprasad,Ravishankar [1] ; Jong Chul,Ye [2] ; Jeffrey A,Fessler [3]
作者单位： Departments of Computational Mathematics, Science and Engineering, and Biomedical Engineering at Michigan State University, East Lansing, MI, 48824 USA. [1] Department of Bio and Brain Engineering and Department of Mathematical Sciences at the Korea Advanced Institute of Science & Technology (KAIST), Daejeon, South Korea. [2] Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Michigan, Ann Arbor, MI, 48109 USA. [3]
关键词 Compressed sensingDeep learningDictionary learningEfficient algorithmsImage reconstructionMRIMachine learningMulti-layer modelsNonconvex optimizationPETSPECTSparse and low-rank modelsStructured modelsTransform learningX-ray CT
DOI 10.1109/JPROC.2019.2936204
PMID 32095024
发布时间 2023-11-13
基金项目
R01 CA214981/CA/NCI NIH HHS/United States R01 EB023618/EB/NIBIB NIH HHS/United States U01 EB018753/EB/NIBIB NIH HHS/United States U01 EB026977/EB/NIBIB NIH HHS/United States
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Proceedings of the IEEE. Institute of Electrical and Electronics Engineers

Proceedings of the IEEE. Institute of Electrical and Electronics Engineers

2020年108卷1期

86-109页

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