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基于表型的生成模型用于高保真心脏MRI合成：促进预训练和临床应用
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种心脏表型引导的CMR生成方法（CPGG），有效解决了高质量心脏磁共振成像数据集稀缺的问题，成功合成了大量高质量CMR数据，从而提升了诊断性能和心脏表型预测能力。
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关键要点
- 本研究提出了一种心脏表型引导的CMR生成方法（CPGG）。
- 该方法有效解决了高质量心脏磁共振成像数据集稀缺的问题。
- CPGG通过两阶段的生成模型成功合成了大量高质量CMR数据。
- 研究结果显著提高了下游任务的诊断性能和心脏表型预测能力。
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