基于坐标的神经表示促进零样本学习的3D多参数定量MRI
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究解决了3D多参数定量磁共振成像(qMRI)长扫描时间限制临床应用的问题。提出了一种名为SUMMIT的创新成像方法，通过高效的数据采集和无监督重建实现了同时的多参数qMRI，并不需要外部训练数据集。研究结果显示，SUMMIT能够高准确度地提供T1、T2、T2*及定量易损度图，为多参数成像引入了新的零样本学习范式，具有广泛的医学成像应用潜力。
该方法通过结合频率和参数域条件的扩散模型，提升多线圈和定量磁共振成像的k-空间编码准确性。利用梯度下降优化增强特征学习和降噪效果，在高加速因子下表现优异，适用于静态和定量磁共振成像，保持高重建准确性和效率。
