该研究利用扩散模型逆转成像模态的特性，解决了轴向分辨率的挑战。通过2D扩散模型持续重建3D体积，在高度下采样数据中表现出优越性。实验证明了与监督学习方法相比，利用生成先验的鲁棒性和优势。同时，证实了自监督重建方法可以在无训练数据的情况下恢复单个各向异性体积。