背景介绍 弥散张量磁共振成像（Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging，DTI）是一种广泛应用于体内脑组织微结构和白质束成像的神经影像技术。然而，弥散加权图像（Diffusion-Weighted Images, DWI）中的噪声会降低DTI数据所派生出的微结构参数的精度，同时也导致需要更长的采集时间来提高信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)。尽管基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的深度学习方法在图像去噪方面表现突出，但通常需要额外的高信噪比数据来监督CNN的训练，这限制了监督学习方法在去噪中的实际应用。 论文来源 本文标题为“SDnDTI: Self-Superv...