本研究提出了一种新颖的子空间扩散模型（Sub-DM），旨在提高MRI重建的效率和质量。通过正交分解策略，Sub-DM显著提升了k空间数据的学习效率，实验结果表明其在重建速度和质量上优于现有方法，具有广泛应用潜力。

该研究提出了一种从采样不足的k空间数据中估计qMRI映射的方法，使用非线性共轭梯度优化器和U-Net正则化方法，提高了T1和T2映射的估计质量。