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。