本研究提出了一种新颖的基于物理驱动的自回归状态空间模型（MambaRoll），旨在解决医学图像重建中的数据不足问题。该模型有效聚合上下文特征，改善伪影抑制，实验结果表明其在加速MRI和稀疏视角CT重建方面优于现有方法。

本文介绍了基于 Mamba 框架的医学图像重建和异常检测方法，包括多对比度 MRI 加速成像、无监督特征记忆重组网络和动态特征增强。这些方法通过创新策略有效融合空间和频率特征，提升了重建质量和检测精度，适用于智能制造和医学图像处理等领域。

本文介绍了基于生成对抗网络（GAN）和变压器架构的医学图像重建方法，如SdCT-GAN、XctDiff和XTransCT。这些方法通过特征提取和重建技术显著提升了CT图像的质量和重建速度，具有广泛的应用潜力，特别是在医学图像分析和放疗计划中。

该研究提出了RetinexMamba架构，结合传统Retinex方法与深度学习，显著提升了低光图像增强效果。实验结果显示，RetinexMamba在定量和定性指标上均优于现有方法，且处理速度更快、解释能力更强。此外，研究还展示了基于Mamba的多种图像处理技术在医学图像重建和多模态融合中的有效性。

该研究开发了一种空间变异正则化模型，用于从少视角层析噪声数据中重建医学图像。通过优化模型，平衡去噪与细节保留，克服了传统总变差方法的局限性，并采用卷积神经网络和梯度逼近，展示了高质量重建的潜力。

该研究提出了名为 MambaIR 的新模型，结合卷积和通道注意力，显著提升了图像恢复性能。实验证明其在医学图像重建和多模态图像融合任务中表现优越，超越了现有技术。文章回顾了 Mamba 模型的应用，并提供了未来研究方向。

本研究针对分数生成模型（SGMs），提出了在2-Wasserstein距离上的收敛性保证，并探讨了不同前向过程对迭代复杂度的影响。通过CIFAR-10数据集的实验，验证了理论预测的准确性，显示新模型在医学图像重建等任务中优于现有技术。