本文介绍了多种基于深度学习和物理原理的扩散磁共振成像（dMRI）方法，如Patch2Self、AID-DTI和DoDTI，旨在提高脑微结构分析的精度和效率，解决噪声敏感性和数据泛化能力不足的问题，展示了其在临床应用中的潜力。

本研究提出了一种新的COPA方法，旨在提高PARAFAC2模型在时空约束下的可解释性和抗噪声能力。实验结果表明，该方法在速度上优于传统PARAFAC2，且精度相当。此外，研究还探讨了多种张量分解方法在不同数据集上的应用，显示出更高的效率和准确性。