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背景和目标：心血管磁共振（CMR）成像是各种心血管疾病的功能和解剖学评估的强大方式。足够的图像质量对于实现适当的诊断和治疗至关重要。大量的医学图像，各种成像伪像以及成像中心的工作量是揭示自动图像质量评估必要性（IQA）的必要性之一。但是，自动化IQA需要访问批量注释的数据集以培训深度学习（DL）模型。标记医学图像是一个乏味，昂贵且耗时的过程，这在提出基于DL的医疗方法方面构成了基本挑战。本研究的目的是在对注释数据集的访问权限有限的情况下，为CMR IQA提供一种新方法。
自动化的广义深度学习模型...
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