可靠的深度扩散张量估计：重新思考数据驱动优化流程的力量
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究针对传统扩散张量成像（DTI）方法在噪声敏感性和泛化能力不足的问题，提出了一种名为DoDTI的数据驱动优化方法。通过结合加权线性最小二乘拟合和深度学习去噪技术，DoDTI在不同数据采集条件下保持高精度，展现出优越的泛化能力和效率，为DTI的广泛应用打下了基础。
该研究提出了一种名为DoDTI的数据驱动优化方法，用于改善传统扩散张量成像（DTI）方法的噪声敏感性和泛化能力不足的问题。DoDTI通过加权线性最小二乘拟合和深度学习去噪技术的结合，在不同数据采集条件下保持高精度，展现出优越的泛化能力和效率，为DTI的广泛应用打下了基础。
