本研究提出了一种新的脑MRI图像质量评估方法，通过融合结构相似性指标损失和l1损失的质量损失函数，提升了异常区域的区分度。实验结果显示该方法在医学异常检测中具有显著提升，为未来研究提供了新的视角。

本研究提出了一种新的脑MRI图像质量评估方法，通过结构相似性指标损失和l1损失的融合质量损失函数，提升了重建质量评估的全面性。实验结果显示，该方法在医学异常检测中有显著提升，为未来研究提供了新的视角。

本研究提出了一种融合质量损失函数，结合结构相似性指标损失和l1损失，用于脑MRI异常检测中的图像质量评估。实验结果显示该方法在BraTS21和MSULB数据集上相较于当前最先进的方法有显著提升。