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傅里叶卷积模块(Fourier Convolution Block, FCB): 实际意义:①传统 CNN“看不全”问题:MRI欠采样会产生“全局分布的伪影”,但普通CNN靠小卷积核(如3×3)只能关注局部,“看不全”全局,伪影消不干净。 ②大感受野模型“又慢又难训”的问题:传统卷积对特征图所有通道进行相同操作,会产生大量冗余计算,特征部分通道信息重复,无需全通道密集计算。 实现方式:①将图像特征从空间域到频域; ②再通过频域卷积公式,将频域特征实部和虚部进行计算,可以决定
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