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Baran Gözcü

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Publications associées (8)

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Scalable Learning-Based Sampling Optimization For Compressive Dynamic MRI

Volkan Cevher, Ruud van Heeswijk, Baran Gözcü, Thomas Sanchez, Armin Eftekhari

Compressed sensing applied to magnetic resonance imaging (MRI) allows to reduce the scanning time by enabling images to be reconstructed from highly undersampled data. In this paper, we tackle the problem of designing a sampling mask for an arbitrary recon ...

IEEE2020

Rethinking Sampling in Parallel MRI: A Data-Driven Approach

Volkan Cevher, Baran Gözcü, Thomas Sanchez

In the last decade, Compressive Sensing (CS) has emerged as the most promising, model-driven approach to accelerate MRI scans. CS relies on the key sparsity assumption and proposes random sampling for data acquisition. The practical CS approaches in MRI em ...

IEEE2019

Data-driven Measurement Designs for Magnetic Resonance Imaging

Despite being a powerful medical imaging technique which does not emit any ionizing radiation, magnetic resonance imaging (MRI) always had the major problem of long scanning times that can take up to an hour depending on the application. It also requires u ...

EPFL2019