本研究提出了一种名为Moner的无监督径向MRI运动校正方法，旨在解决高质量训练数据不足的问题。通过隐式神经表示和改进的哈希编码策略，Moner有效减少了运动伪影，实验结果表明其在域内外数据上均优于现有技术。

本文探讨了利用概率密度评估模型和深度学习技术优化CT图像中的运动伪影，提出了基于梯度的优化算法、隐式神经表示和深度合成技术等新方法，以提高运动估计的准确性和效率，改善影像质量，解决运动相关挑战。

本研究提出了一种基于神经网络的正则化方法，旨在增强MRI自动对焦，解决运动导致的图像失真问题。通过合成和真实数据验证，该方法在去噪和运动伪影校正方面表现优于现有技术，具有良好的鲁棒性。

本研究展示了一种深度学习模型，用于自动检测MRI图像中的运动伪影，提升数据质量和分析效果。该模型通过数据增强和自监督去噪方法，显著提高了图像处理的鲁棒性和准确性，特别适用于资源匮乏的环境。