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傳統壓縮感知磁共振成像重構算法基于先驗構造與迭代求解，通常具有很低的計算效率，近期提岀的深度方法依賴訓練數據與結構設計，因此泛化能力差。針對兩者的問題，提出一種高效魯棒的重構算法以實現性能與效率的平衡。算法從互補的視角出發，對細節恢復和偽影去除2個問題分別構建模型驅動的先驗表達過程與數據驅動的深度預測過程，實現了領域知識與深度信息的充分融合;交替迭代的求解杋制保證中間結果被及時修正，進一步引導解序列沿著理想的傳播方向逼近目標解。針對η加權與η加權數據的實驗結果表明，與現有先進算法相比，所提算法在3種采樣模板與5種采樣頻率下均能實現更高的重構精度，且提高了在GPU與CPU上的計算效率，進一步實驗表明所提算法對采樣部位差異與萊斯噪聲干擾具有更強的魯棒性。
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