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先前对MRI重建的研究重点是实施深度学习算法及其对图像质量的评估[1、4、10、16、20]，但域转移的主题很少被研究。但是，由于深度学习模型对给定数据的自然依赖性，该领域的适应性被证明对大多数其他深度学习应用程序中深度学习算法的性能产生了重大影响[11，14]。这一挑战对于MRI重建的学术和潜在临床应用尤其重要。自然出现的问题是“域转移对不同网络的不同数据配置有多少影响？”和“哪些网络在临床应用中最不容易在不同程度的域转移？”。为此，我们提供可视化工具，并在统计上研究域转移在最先进的MRI重建网络中有关培训数据的变化的影响。最后，基于我们的多方面分析的结果，通常适用的结论和
使用膝盖训练的深神经网络进行大脑MRIS
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