accelerating-mr-imaging-via-deep-chambolle-pock-network-2019-200125.md

Paper:

Accelerating MR Imaging via Deep Chambolle-Pock Network

Author:

Haifeng Wang, Jing Cheng, Sen Jia, Zhilang Qiu, Caiyun Shi, Lixian Zou, Shi Su, Yuchou Chang, Yanjie Zhu, Leslie Ying, and Dong Liang

Year:

2019

Notes:

阅读时间：2020.01.25

泛读。这篇文章研究的是MRI重建。作者的思路是 unroll network，展开的算法是 Chambolle-Pock 算法（primal-dual first-order algorithm）。关于参数化部分，作者只给出了结果，没有给出分析和说明。

设目标函数为：

其中，$F$ 表示 data fidelity，$G$ 表示 regularized term.

Chambolle-Pock algorithm 的迭代形式为：

作者把 proximal 算子参数化为卷积网络：

其中 $\Gamma, \Lambda$ 表示的都是神经网络，其结构分别是 4-32-32-2, 2-32-32-2 结构的 res block。作者表示效果比 admm-net 和 cascade net 好。网络结构示意图。（作者没有明确说是否共享参数）

Bibtex:

@inproceedings{wang2019accelerating,
  title={Accelerating MR imaging via deep Chambolle-Pock network},
  author={Wang, Haifeng and Cheng, Jing and Jia, Sen and Qiu, Zhilang and Shi, Caiyun and Zou, Lixian and Su, Shi and Chang, Yuchou and Zhu, Yanjie and Ying, Leslie and others},
  booktitle={2019 41st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC)},
  pages={6818--6821},
  year={2019},
  organization={IEEE}
}