Dimond: 通过深度学习优化扩散模型的研究
Dimond: 通过深度学习优化扩散模型的研究 学术背景 在脑科学和临床应用中，扩散磁共振成像（Diffusion Magnetic Resonance Imaging, dMRI）是一种用于非侵入性绘制脑组织微观结构和神经联通性的重要工具。然而，准确估算扩散信号模型参数的计算成本较高，同时易受到图像噪声的影响。现有的多种基于深度学习的有监督估算方法展示了其在提高效率和性能上的潜力，但这些方法通常需要额外的训练数据，并存在泛化性不足的问题。 论文来源 此研究由Zihan Li、Ziyu Li、Berkin Bilgic、Hong-Hsi Lee、Kui Ying、Susie Y. Huang、Hongen Liao和Qiyuan Tian（通讯作者）合作完成，论文发表在《Advanced S...