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在飞利浦 SmartSpeed 中，深度学习应用于重建链的线圈元件组合部分。这确保了最高的数据一致性和信号保真度。飞利浦 SmartSpeed 中使用的深度学习集成到经过验证的加速框架中，该框架由优化的采样范例、多线圈元件输入和具有稀疏性约束的迭代重建组成。从最基本的角度来看，飞利浦 SmartSpeed 中迭代重建的稀疏性约束步骤是基于深度学习的。所应用的卷积神经网络针对所有对比度和各种加速因子进行训练。通过将人工智能技术集成到重建的线圈元件组合步骤中，飞利浦 SmartSpeed 不同于当前的行业规范，在当前的行业规范中，深度学习技术应用于复杂的成像数据或作为后处理步骤。
飞利浦 SmartSpeed。绝不妥协。
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