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低场 (LF) MRI 扫描仪 (<1T) 在资源有限或电源不可靠的环境中仍然很普遍。然而，它们产生的图像的空间分辨率和对比度通常低于高场 (HF) 扫描仪。这种质量差异可能导致临床医生的解释不准确。图像质量迁移 (IQT) 旨在通过学习低质量和高质量图像之间的映射函数来提高图像质量。现有的 IQT 模型通常无法恢复高频特征，导致输出模糊。在本文中，我们提出了一种 3D 条件扩散模型来改进 3D 体积数据，特别是 LF MR 图像。此外，我们将跨批次机制整合到我们网络的自注意力和填充中，即使在小型 3D 块下也能确保更广泛的情境感知。在公开的人类连接组计划 (HCP) 数据集上进行的 IQT 和脑分区实验表明，我们的模型在数量和质量上都优于现有方法。该代码可在 https://github.com/edshkim98/DiffusionIQT 上公开获取。
图像质量迁移的三维条件扩散模型
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