RS-MOCO：一种基于深度学习的保持拓扑结构的心脏T1映射影像配准方法
原文中文，约2000字，阅读约需5分钟。发表于：。本研究针对心脏T1映射中缺乏有效运动校正方法的问题，提出了一种基于深度学习的保持拓扑结构的影像配准框架。通过引入双向一致性约束和局部抗折叠约束，我们的框架显著提高了影像的运动校正效果，并且通过加权影像相似性度量解决了对比度变化的问题，显著增强了配准性能。
研究提出了一种基于深度学习的心脏T1映射运动校正框架，通过双向一致性和局部抗折叠约束提高影像配准效果，解决对比度变化问题。其他研究也利用深度学习和物理约束提升心脏MR图像的运动估计、分割和配准的精确性和效率。这些方法在心脏病诊断和MRI成像中展现出潜在价值，改善了模型拟合质量和临床应用效果。
