本研究探讨了扩散加权磁共振成像（DW-MRI）在定量分析中的一致性问题，强调统一预处理流程的重要性。通过协调评估和机器学习方法，研究有效减少了采集差异带来的偏倚，提升了定量扩散指标的稳健性。

本文提出了一系列基于扩散加权磁共振成像（dMRI）和机器学习的方法，用于评估骨骼肌和大脑微结构的健康与功能。这些方法包括自主学习去噪、白质束的精确分割和几何深度学习框架，展示了在临床和研究中的应用潜力，尤其在语言性能预测方面表现优越。