Systems and methods for reconstructing an image of a subject or object based on a plurality of measured signals representing the subject or object obtained by an imaging device are disclosed. The systems and methods reconstruct the image of the subject or object by performing an iterative reconstruction method to produce a plurality of intermediate images and the image of the subject, and transforming at least one selected intermediate image from the plurality of intermediate images using a quasi-projection operator. The quasi-projection operator includes a deep-learning model configured to map the at least one selected intermediate image to at least one regularized intermediate image. In addition, systems and methods for training the deep-learning model using a training data set that includes a plurality of training images and a plurality of corresponding training object images is disclosed.L'invention concerne des systèmes et des procédés de reconstruction d'une image d'un sujet ou d'un objet sur la base d'une pluralité de signaux mesurés représentant le sujet ou l'objet et obtenus par un dispositif d'imagerie. Les systèmes et procédés reconstruisent l'image du sujet ou de l'objet en exécutant un procédé de reconstruction itérative de façon à produire une pluralité d'images intermédiaires et l'image du sujet, puis en transformant au moins une image intermédiaire sélectionnée parmi la pluralité d'images intermédiaires au moyen d'un opérateur de quasi-projection. L'opérateur de quasi-projection comprend un modèle d'apprentissage profond configuré pour mettre en correspondance ladite au moins une image intermédiaire sélectionnée et au moins une image intermédiaire régularisée. L'invention concerne également des systèmes et des procédés de formation du modèle d'apprentissage profond à l'aide d'un ensemble de données de formation qui contient une pluralité d'images de formation et une pluralité d'images d'objets de formation correspondantes.
