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EPI, 왜곡, 7T, laminar fMRI의 기본 배경 정리

왜 fMRI는 EPI를 쓰고, 왜 7T 초고해상도 fMRI는 이렇게 어려울까?“왜 fMRI는 하필 EPI를 쓰는가?”, “왜 7T나 초고해상도 fMRI는 좋은데도 어려운가?”, “왜 결국 reconstruction이나 super-resolution 같은 접근이 필요해지는가?” 이번 글에서는 이 질문으로 시작하며 내용을 전개해보려고 한다. 처음에는 이 모든 개념이 따로 노는 것처럼 느껴진다.하지만 하나씩 연결해 보면 흐름은 비교적 분명하다.핵심은 이렇다.fMRI는 원래 빠르게 찍어야 하기 때문에 EPI를 쓰고, EPI는 본질적으로 왜곡과 블러에 취약하다. 여기에 7T와 submillimeter 해상도가 더해지면 신호는 더 불안정해지고, 결국 raw acquisition만으로는 안정적인 층별 기능 측정이 ..

딥러닝/image reconstruction 2026.03.08
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information bottleneck, fMRI, 그래프신경망, TR-external EPIK, Test-time training, GNN, 그래프 추천시스템, 추천시스템, Test-time Local Training of Neural Network for Tabular Data, timesFM, laminar fMRI, RQ-VAE, sasrec, CS224W, u net, PGIB, AutoRec, 좋은프롬프트, PAANO, Interpretable Prototype-based Graph Information Bottleneck,

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