条件流匹配扩散MRI视野扩展方法

2026年10月14日arXiv人工智能板块报道，Gaurav Rudravaram等作者提出一种基于条件流匹配的扩散MRI视野扩展生成模型。该模型通过预测六个方向的表观扩散系数（ADC），在上下方向扩展扩散MRI视野，以最近两层已采集切片和全视野T1w图像为条件，兼顾局部扩散连续性与解剖一致性。训练数据为五个数据集、3103名受试者（5105次扫描），涵盖b=500和1000 s/mm²、21—192个梯度方向，含四个单壳（b=1000）和一个多壳（b=500/1000）方案。评估在五个独立数据集、299名受试者上进行，涵盖b=750—1500 s/mm²、32—90个梯度方向，包含训练中未见的单壳与多壳方案，所提方法在下游纤维束成像的纤维束Dice分数上取得显著提升（p<0.01）。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。