本文介绍了一种基于深度学习的纤维定向分布重建方法，旨在提高扩散磁共振成像（dMRI）的效率和准确性。该方法采用新型的球形反卷积网络和变压器架构，能够在减少采集方向的情况下实现高质量的纤维重建，尤其在阿尔茨海默病数据分析中表现突出。同时，研究探讨了无监督异常检测和噪声处理技术在医学图像分析中的应用潜力。