该研究开发了一种新的循环引导去噪扩散概率模型（CG-DDPM），用于跨模态MRI合成，并使用BraTS2020数据集进行了评估。该方法在MRI合成中表现出高准确性，并与其他网络进行了比较，证明了合成MRI图像质量的显著改进。该方法提升了当前多模态MRI合成方法的能力，有助于患者更精确的诊断和治疗规划。