MR是一种临床常用的、无创成像技术。由于其采集、成像时间长使其推广应用受到限制，故为了减少扫描时间，基于信号处理的不完整K空间重建技术成为新的发展趋势。随着深度学习在医学成像应用上的成功，基于神经网络的降采样MR图像重建算法受到了广泛的关注，其重建结果及效率优于传统的压缩感知（CS）等重建方法。在此就重建算法的发展历程，对基于深度学习的MR重建算法从模型、数据流、训练方面进行系统阐述。
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