摘要 偏置场作为一种低频平滑信号，对磁共振（MRI）图像具有一定的破坏作用，是医生诊断和图像处理（如分割、纹理分析、配准等）的主要障碍。在分析受损的MRI图像之前，需要一个预处理步骤来校正图像中的偏置场。与传统基于信号模型和先验假设的偏置场去除算法不同，深度学习方法不需要对信号和偏置场进行精确建模，也不需要调整参数。经过深度神经网络训练大训练集后，输入带有偏置场的MRI图像，输出校正后的MRI图像。本文提出以log-Gabor滤波器组获得的多个频带上的偏置场局部特征图像和原始图像作为输入，通过深度可分离卷积神经网络对脑MRI图像的偏置场进行校正，并使用残差学习和批量归一化来加速训练过程并提高偏置场校正性能。我们的训练模型在 BrainWeb 模拟数据库和 HCP 真实数据集上进行了测试，定性分析的结果表明我们的训练模型取得了比传统最先进的 N4 和 NIMS（非迭代多尺度）方法更好的性能。关键词：磁共振成像；强度不均匀性校正；偏置场；Log-Gabor 滤波器；深度学习