敏感性张量成像（STI）是一种新兴的磁共振成像技术，它以二阶张量模型来表征各向异性组织磁敏感性。 STI有可能为白质纤维途径的重建以及在MM分辨率下的大脑中的髓磷脂变化的检测提供信息，这对于理解健康和患病大脑的大脑结构和功能具有很大的价值。但是，STI在体内的应用受到了繁琐且耗时的采集要求，以测量易感性引起的MR相变为多个（通常超过六个）的头部方向。由于头圈的物理限制，头部旋转角的限制增强了这种复杂性。结果，STI尚未广泛应用于体内研究。在这项工作中，我们通过为STI的图像重建算法提出利用数据驱动的先验来解决这些问题。我们的方法称为DEEPSTI，通过深层神经网络隐式地了解了数据，该网络近似于STI的正常器函数的近端操作员。然后，使用学习的近端网络对偶极反转问题进行迭代解决。使用模拟和体内人类数据的实验结果表明，根据重建张量图，主要特征向量图和拖拉术结果，对最先进的算法的改进很大六个不同的方向。值得注意的是，我们的方法仅在人体内的一个方向上实现了有希望的重建结果，我们证明了该技术在估计多发性硬化症患者中估计病变易感性各向异性的潜在应用。

In the human brain, essential iron molecules for proper neurological functioning exist in transferrin (tf) and ferritin (Fe3) forms. However, its unusual increment manifests iron overload, which reacts with hydrogen peroxide. This reaction will generate hydroxyl radicals, and irons higher oxidation states. Further, this reaction causes tissue damage or cognitive decline in the brain and also leads to neurodegenerative diseases. The susceptibility difference due to iron overload within the volume of interest (VOI) responsible for field perturbation of MRI and can benefit in estimating the neural disorder. The quantitative susceptibility mapping (QSM) technique can estimate susceptibility alteration and assist in quantifying the local tissue susceptibility differences. It has attracted many researchers and clinicians to diagnose and detect neural disorders such as Parkinsons, Alzheimers, Multiple Sclerosis, and aging. The paper presents a systematic review illustrating QSM fundamentals and its processing steps, including phase unwrapping, background field removal, and susceptibility inversion. Using QSM, the present work delivers novel predictive biomarkers for various neural disorders. It can strengthen new researchers fundamental knowledge and provides insight into its applicability for cognitive decline disclosure. The paper discusses the future scope of QSM processing stages and their applications in identifying new biomarkers for neural disorders.

扩散加权图像（DWIS）中的噪声降低了扩散张量磁共振成像（DTI）导出的微结构参数的准确性和精度，并导致延长的采集时间来实现改进的信噪比（SNR）。基于深度学习的图像去噪使用卷积神经网络（CNNS）具有卓越的性能，但通常需要额外的高SNR数据来监督CNN的培训，这降低了实际可行性。我们开发了一个自我监督的深度学习的方法，标题为“SDNDTI”，用于去噪DTI数据，这不需要额外的高SNR数据进行培训。具体地，SDNDTI将多向DTI数据划分为许多子集，每个子​​集中沿着沿着最佳选择的扩散编码方向组成的六个DWI卷，该编码方向是对张力配件的稳健，然后沿着拟合的扩散张量沿所有获取的方向合成DWI体积使用数据的每个子集作为CNN的输入数据。另一方面，SDNDTI沿着使用所有获取的数据作为训练目标的扩散张量，沿着获取的扩散编码方向合成DWI卷。 SDNDTI使用深3维CNN从合成的DWI卷中的每个子集中消除噪声，以匹配清洁器目标DWI卷的质量，通过平均所有去噪数据的所有子集实现更高的SNR。 SDNDTI的去噪功效在于人类连接项目（HCP）提供的两种数据集和衰老中的寿命HCP。 SDNDTI结果保留了图像清晰度和纹理细节，并大大改善了原始数据的影响。 SDNDTI的结果与来自最先进的传统去噪算法包括BM4D，AONLM和MPPCA的常规去噪算法的结果相当。

可解释性和鲁棒性必须在临床应用中整合加速磁共振成像（MRI）重建的机器学习方法。这样做会允许快速高质量的解剖和病理学成像。数据一致性（DC）对于多模态数据的泛化至关重要，以及检测病理学的鲁棒性。这项工作提出了独立复发推理机（CIRIM）的级联，通过展开优化来评估DC，通过梯度下降，并通过设计的术语明确地明确。我们对CIRIM与其他展开的优化方法进行广泛的比较，是端到端变分网络（E2EVN）和轮辋，以及UNET和压缩感测（CS）。评估是分两个阶段完成的。首先，评估关于多次训练的MRI模型的学习，即用{t_1} $ - 加权和平凡对比，以及$ {t_2} $ - 加权膝盖数据。其次，在通过3D Flair MRI数据中重建依赖多发性硬化（MS）患者的3D Flair MRI数据来测试鲁棒性。结果表明，CIRIM在隐式强制执行DC时表现最佳，而E2EVN需要明确制定的DC。 CIRIM在重建临床MS数据时显示出最高病变对比度分辨率。与CS相比，性能提高了大约11％，而重建时间是二十次减少。

物理驱动的深度学习方法已成为计算磁共振成像（MRI）问题的强大工具，将重建性能推向新限制。本文概述了将物理信息纳入基于学习的MRI重建中的最新发展。我们考虑了用于计算MRI的线性和非线性正向模型的逆问题，并回顾了解决这些方法的经典方法。然后，我们专注于物理驱动的深度学习方法，涵盖了物理驱动的损失功能，插件方法，生成模型和展开的网络。我们重点介绍了特定于领域的挑战，例如神经网络的实现和复杂值的构建基块，以及具有线性和非线性正向模型的MRI转换应用。最后，我们讨论常见问题和开放挑战，并与物理驱动的学习与医学成像管道中的其他下游任务相结合时，与物理驱动的学习的重要性联系在一起。

The data consistency for the physical forward model is crucial in inverse problems, especially in MR imaging reconstruction. The standard way is to unroll an iterative algorithm into a neural network with a forward model embedded. The forward model always changes in clinical practice, so the learning component's entanglement with the forward model makes the reconstruction hard to generalize. The proposed method is more generalizable for different MR acquisition settings by separating the forward model from the deep learning component. The deep learning-based proximal gradient descent was proposed to create a learned regularization term independent of the forward model. We applied the one-time trained regularization term to different MR acquisition settings to validate the proposed method and compared the reconstruction with the commonly used $\ell_1$ regularization. We showed ~3 dB improvement in the peak signal to noise ratio, compared with conventional $\ell_1$ regularized reconstruction. We demonstrated the flexibility of the proposed method in choosing different undersampling patterns. We also evaluated the effect of parameter tuning for the deep learning regularization.

减少磁共振（MR）图像采集时间可能会使MR检查更容易获得。包括深度学习模型在内的先前艺术已致力于解决长期MRI成像时间的问题。最近，深层生成模型在算法鲁棒性和使用灵活性方面具有巨大的潜力。然而，无法直接学习或使用任何现有方案。此外，还值得研究的是，深层生成模型如何在混合域上很好地工作。在这项工作中，通过利用基于深度能量的模型，我们提出了一个K空间和图像域协作生成模型，以全面估算从采样量未采样的测量中的MR数据。与最先进的实验比较表明，所提出的混合方法的重建精度较小，在不同的加速因子下更稳定。

目的：开发一种适用于具有非平滑相位变化的扩散加权（DW）图像的鲁棒部分傅里叶（PF）重建算法。方法：基于展开的近端分裂算法，导出了一种神经网络架构，其在经常复卷卷积实现的数据一致性操作和正则化之间交替。为了利用相关性，在考虑到置换方面，共同重建相同切片的多重重复。该算法在60名志愿者的DW肝脏数据上培训，并回顾性和预期的不同解剖和分辨率的次样本数据评估。结果：该方法能够在定量措施以及感知图像质量方面具有显着优异地优于追溯子采样数据的传统PF技术。在这种情况下，发现重复的联合重建以及特定类型的经常性网络展开展开是有益的重建质量。在预期的PF采样数据上，所提出的方法使得DW成像能够在不牺牲图像分辨率或引入额外的伪影的情况下进行DW成像。或者，它可以用来对抗具有更高分辨率的获取的TE增加。此外，可以向展示训练集中的解剖学和对比度显示普遍性的脑数据。结论：这项工作表明，即使在易于相位变化的解剖中的强力PF因子中，DW数据的强大PF重建也是可行的。由于所提出的方法不依赖于阶段的平滑度前沿，而是使用学习的经常性卷积，因此可以避免传统PF方法的伪像。

近年来，基于深度学习的平行成像（PI）取得了巨大进展，以加速磁共振成像（MRI）。然而，现有方法的性能和鲁棒性仍然可以是不受欢迎的。在这项工作中，我们建议通过柔性PI重建，创建的重量K-Space Genera-Tive模型（WKGM）来探索K空间域学习。具体而言，WKGM是一种通用的K空间域模型，在其中有效地纳入了K空间加权技术和高维空间增强设计，用于基于得分的Genererative模型训练，从而实现良好和强大的重建。此外，WKGM具有灵活性，因此可以与各种传统的K空间PI模型协同结合，从而产生基于学习的先验以产生高保真重建。在具有不同采样模式和交流电因子的数据集上进行实验性重新构建表明，WKGM可以通过先验良好的K-Space生成剂获得最新的重建结果。

从磁共振成像（MRI）数据（称为颅骨条状）中去除非脑信号是许多神经图像分析流的组成部分。尽管它们很丰富，但通常是针对具有特定采集特性的图像量身定制的，即近乎各向异性的分辨率和T1加权（T1W）MRI对比度，这些分辨率在研究环境中很普遍。结果，现有的工具倾向于适应其他图像类型，例如在诊所常见的快速旋转回声（FSE）MRI中获得的厚切片。尽管近年来基于学习的大脑提取方法已获得吸引力，但这些方法面临着类似的负担，因为它们仅对训练过程中看到的图像类型有效。为了在成像协议的景观中实现强大的颅骨缠身，我们引入了Synthstrip，这是一种快速，基于学习的脑萃取工具。通过利用解剖学分割来生成具有解剖学，强度分布和远远超过现实医学图像范围的完全合成训练数据集，Synthstrip学会了成功推广到各种真实获得的大脑图像，从而消除了使用训练数据的需求目标对比。我们证明了合成条的功效对受试者人群的各种图像采集和决议的功效，从新生儿到成人。我们显示出与流行的颅骨基线的准确性的实质性提高 - 所有这些基线都采用单个训练有素的模型。我们的方法和标记的评估数据可在https://w3id.org/synthstrip上获得。

由于组织和骨骼之间的相似性，在人解剖结构中广泛看到了全球相关性。由于近距离质子密度和T1/T2参数，这些相关性反映在磁共振成像（MRI）扫描中。此外，为了实现加速的MRI，k空间数据的采样不足，从而导致全球混叠伪像。卷积神经网络（CNN）模型被广泛用于加速MRI重建，但是由于卷积操作的固有位置，这些模型在捕获全球相关性方面受到限制。基于自发的变压器模型能够捕获图像特征之间的全局相关性，但是，变压器模型对MRI重建的当前贡献是微小的。现有的贡献主要提供CNN转换器混合解决方案，并且很少利用MRI的物理学。在本文中，我们提出了一种基于物理的独立（无卷积）变压器模型，标题为“多头级联SWIN变压器（MCSTRA），用于加速MRI重建。 MCSTRA将几种相互关联的MRI物理相关概念与变压器网络相结合：它通过移动的窗口自我发场机制利用了全局MR特征；它使用多头设置分别提取属于不同光谱组件的MR特征；它通过级联的网络在中间脱氧和K空间校正之间进行迭代，该网络具有K空间和中间损耗计算中的数据一致性；此外，我们提出了一种新型的位置嵌入生成机制，以使用对应于底面采样掩码的点扩散函数来指导自我发作。我们的模型在视觉上和定量上都大大优于最先进的MRI重建方法，同时描述了改善的分辨率和去除词法。

在本文中，我们回顾了同时正电子发射断层扫描（PET） /磁共振成像（MRI）系统的物理和数据驱动的重建技术，这些技术在癌症，神经系统疾病和心脏病方面具有显着优势。这些重建方法利用结构或统计的先验，以及基于物理学的宠物系统响应的描述。但是，由于正向问题的嵌套表示，直接的PET/MRI重建是一个非线性问题。我们阐明了多方面的方法如何适应3D PET/MRI重建的混合数据和物理驱动的机器学习，总结了过去5年中重要的深度学习发展，以解决衰减校正，散射，低光子数和数据一致性。我们还描述了这些多模式方法的应用如何扩展到PET/MRI以提高放射治疗计划的准确性。最后，我们讨论了遵循物理和深度学习的计算成像和下一代探测器硬件的最新趋势，以扩展当前最新趋势的机会。

在过去的十年中，卷积神经网络（Convnets）主导了医学图像分析领域。然而，发现脉搏的性能仍然可以受到它们无法模拟图像中体素之间的远程空间关系的限制。最近提出了众多视力变压器来解决哀悼缺点，在许多医学成像应用中展示最先进的表演。变压器可以是用于图像配准的强烈候选者，因为它们的自我注意机制能够更精确地理解移动和固定图像之间的空间对应。在本文中，我们呈现透射帧，一个用于体积医学图像配准的混合变压器-Cromnet模型。我们还介绍了三种变速器的变形，具有两个散晶变体，确保了拓扑保存的变形和产生良好校准的登记不确定性估计的贝叶斯变体。使用来自两个应用的体积医学图像的各种现有的登记方法和变压器架构进行广泛验证所提出的模型：患者间脑MRI注册和幻影到CT注册。定性和定量结果表明，传输和其变体导致基线方法的实质性改进，展示了用于医学图像配准的变压器的有效性。

White matter bundle segmentation is a cornerstone of modern tractography to study the brain's structural connectivity in domains such as neurological disorders, neurosurgery, and aging. In this study, we present FIESTA (FIber gEneration and bundle Segmentation in Tractography using Autoencoders), a reliable and robust, fully automated, and easily semi-automatically calibrated pipeline based on deep autoencoders that can dissect and fully populate WM bundles. Our framework allows the transition from one anatomical bundle definition to another with marginal calibrating time. This pipeline is built upon FINTA, CINTA, and GESTA methods that demonstrated how autoencoders can be used successfully for streamline filtering, bundling, and streamline generation in tractography. Our proposed method improves bundling coverage by recovering hard-to-track bundles with generative sampling through the latent space seeding of the subject bundle and the atlas bundle. A latent space of streamlines is learned using autoencoder-based modeling combined with contrastive learning. Using an atlas of bundles in standard space (MNI), our proposed method segments new tractograms using the autoencoder latent distance between each tractogram streamline and its closest neighbor bundle in the atlas of bundles. Intra-subject bundle reliability is improved by recovering hard-to-track streamlines, using the autoencoder to generate new streamlines that increase each bundle's spatial coverage while remaining anatomically meaningful. Results show that our method is more reliable than state-of-the-art automated virtual dissection methods such as RecoBundles, RecoBundlesX, TractSeg, White Matter Analysis and XTRACT. Overall, these results show that our framework improves the practicality and usability of current state-of-the-art bundling framework

我们引入了一个框架，该框架可以从学习概率分布中进行有效的MRI重建。与传统的基于深度学习的MRI重建技术不同，鉴于使用Markov链蒙特卡洛（MCMC）方法测得的K空间，样品是从后部分布中得出的。除了可以通过常规方法获得的图像的最大后验（MAP）估计值外，还可以计算最小平方误差（MMSE）估计值和不确定性图。数据驱动的马尔可夫链是根据从给定的图像数据库中学到的生成模型构建的，并且独立于用于建模K空间测量的前向操作员。这提供了灵活性，因为该方法可以应用于使用不同的采样方案获得的K空间或使用相同的预训练模型接收线圈。此外，我们使用基于反向扩散过程的框架来利用高级生成模型。该方法的性能使用K空间中的10倍下采样在开放数据集上进行评估。

Dynamic magnetic resonance image reconstruction from incomplete k-space data has generated great research interest due to its capability to reduce scan time. Never-theless, the reconstruction problem is still challenging due to its ill-posed nature. Recently, diffusion models espe-cially score-based generative models have exhibited great potential in algorithm robustness and usage flexi-bility. Moreover, the unified framework through the variance exploding stochastic differential equation (VE-SDE) is proposed to enable new sampling methods and further extend the capabilities of score-based gener-ative models. Therefore, by taking advantage of the uni-fied framework, we proposed a k-space and image Du-al-Domain collaborative Universal Generative Model (DD-UGM) which combines the score-based prior with low-rank regularization penalty to reconstruct highly under-sampled measurements. More precisely, we extract prior components from both image and k-space domains via a universal generative model and adaptively handle these prior components for faster processing while maintaining good generation quality. Experimental comparisons demonstrated the noise reduction and detail preservation abilities of the proposed method. Much more than that, DD-UGM can reconstruct data of differ-ent frames by only training a single frame image, which reflects the flexibility of the proposed model.

基于深度学习的脑磁共振成像（MRI）重建方法有可能加速MRI采集过程。尽管如此，科学界缺乏适当的基准，以评估高分辨率大脑图像的MRI重建质量，并评估这些所提出的算法在存在小而且预期的数据分布班次存在下的表现。多线圈磁共振图像（MC-MRI）重建挑战提供了一种基准，其目的在于使用高分辨率，三维，T1加权MRI扫描的大型数据集。挑战有两个主要目标：1）比较该数据集和2）上的不同的MRI重建模型，并评估这些模型的概括性，以通过不同数量的接收器线圈获取的数据。在本文中，我们描述了挑战实验设计，并总结了一系列基线和艺术脑MRI重建模型的结果。我们提供有关目前MRI重建最先进的相关比较信息，并突出挑战在更广泛的临床采用之前获得所需的普遍模型。 MC-MRI基准数据，评估代码和当前挑战排行榜可公开可用。它们为脑MRI重建领域的未来发展提供了客观性能评估。

我们提出了Fibernet，一种估计\ emph {in-Vivo}的方法，从电动激活的多个导管记录中，人心房的心脏纤维结构。心脏纤维在心脏的电力功能中起着核心作用，但是它们很难确定体内，因此在现有心脏模型中很少有特定于患者的特定于患者。 Fibernet通过解决物理知识的神经网络的逆问题来学习纤维布置。逆问题等于从一组稀疏激活图中识别心脏传播模型的传导速度张量。多个地图的使用可以同时识别传导速度张量（包括局部纤维角）的所有组件。我们对合成2-D和3-D示例，扩散张量纤维和患者特异性病例进行广泛测试。我们表明，在存在噪声的情况下，也足以准确捕获纤维。随着地图的较少，正则化的作用变得突出。此外，我们表明拟合的模型可以稳健地重现看不见的激活图。我们设想，纤维网将帮助创建特定于患者的个性化医学模型。完整代码可在http://github.com/fsahli/fibernet上找到。

磁共振指纹（MRF）是一种新型技术，它同时估算了多个与组织相关的参数，例如纵向松弛时间T1，横向松弛时间T2，离子频率B0和质子密度，从仅在二十秒内的扫描对象， 。但是，MRF方法遭受混乱的伪像，因为它明显地示例了K空间数据。在这项工作中，我们提出了一个基于MRF方法同时估算多个组织相关参数的压缩传感（CS）框架。它比低采样比更健壮，因此在估计对象所有体素的MR参数方面更有效。此外，MRF方法需要从具有L2距离的MR-Signal-Evolution词典中鉴定出最接近的查询指纹原子。但是，我们观察到L2距离并不总是是测量MR指纹之间相似性的合适度量。从不足采样的训练数据中自适应地学习距离度量，可以显着提高查询指纹的匹配精度。广泛的模拟案例的数值结果表明，就参数估计的准确性而言，我们的方法基本上优于先进方法。

用于医学图像重建的深度神经网络传统上使用高质量的地基图像作为训练目标训练。最近关于噪声的工作（N2N）已经示出了使用与具有地面真理的多个噪声测量的潜力。然而，现有的基于N2N的方法不适合于从经历非身份变形的物体的测量来学习。本文通过补偿对象变形来提出用于训练深层重建网络的变形补偿学习（DecoLearn）方法来解决此问题。DecoLearn的一个关键组件是一个深度登记模块，它与深度重建网络共同培训，没有任何地理监督。我们在模拟和实验收集的磁共振成像（MRI）数据上验证了甲板，并表明它显着提高了成像质量。