2020CVPR会议上提出practical deep raw image denoising on mobile devices请以这个为基础对核磁共振图像去噪

基于2020CVPR会议上提出的实用深度原始图像去噪技术，我们可以将其应用于核磁共振图像去噪。核磁共振图像通常包含大量的噪声，这些噪声会影响医学诊断的准确性，因此去除这些噪声非常重要。

使用深度学习技术，我们可以训练一个神经网络来学习核磁共振图像的特征，并将其应用于去噪任务。具体来说，我们可以使用类似于2020CVPR会议上提出的技术，将原始的核磁共振图像输入到神经网络中，然后神经网络将学习如何去除图像中的噪声。

为了提高神经网络的性能，我们可以使用一些技巧，例如数据增强、深度残差网络和注意力机制等。此外，为了在移动设备上实现实用的核磁共振图像去噪，我们需要考虑神经网络的计算和存储资源消耗。因此，我们需要使用轻量级的神经网络结构，并利用硬件优化技术来提高计算效率。

最终，实用深度原始图像去噪技术可以非常有效地应用于核磁共振图像去噪，提高医学诊断的准确性。