초록
Annihilating Filter 기반 저순위 행켈 행렬 접근법 (ALOHA)는 k-공간 데이터의 누락된 부분을 직접 보간하는 최신 압축 센싱 방법 중 하나입니다. ALOHA의 성공은 k-공간 영역에서 구조화된 저순위 특성과 이미지 영역의 희소성 간의 이중성이 제공하는 간결한 신호 표현 덕분입니다. 최근 합성곱 신경망이 데이터 주도적 프레임릿 기저를 사용하여 행켈 행렬 분해와 연결되는 수학적 발견에 영감을 받아, 여기서 우리는 k-공간 보간을 위한 완전히 데이터 주도적인 딥러닝 알고리즘을 제안합니다. 우리의 네트워크는 추가적인 재그리딩 레이어를 단순히 추가함으로써 비카르테시안 k-공간 궤적에도 쉽게 적용할 수 있습니다. 광범위한 수치 실험 결과, 제안된 딥러닝 방법이 기존의 이미지 영역 딥러닝 접근법보다 일관되게 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었습니다.