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基于持续学习的多下游任务MR重建优化
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了MOST方法，通过持续学习将多个下游任务的优化整合进单一的MR重建网络中，解决了传统方法在处理多下游任务时性能下降的问题。实验结果表明，MOST在多个任务优化上表现优于以往方法，提升了单个MR重建网络的应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了MOST方法，解决了传统MR重建方法在处理多下游任务时性能下降的问题。
- MOST方法通过持续学习将多个下游任务的优化整合进单一的MR重建网络中。
- MOST有效克服了灾难性遗忘。
- 实验结果表明，MOST在多个任务优化上表现优于以往方法。
- MOST提升了单个MR重建网络的应用潜力。
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