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摘要。最近，在便携式低场（LF）磁共振成像（MRI）系统的降低方面取得了显着进步。这些系统旨在提供低成本，非屏蔽和床侧诊断解决方案。MRI在降低的田间强度下经历了信噪比（SNR）的降低，从而导致严重的信号恶化和重建不良。因此，由于任务的性质不佳，从低场MRI重建高场等效图像是一个复杂的挑战。在本文中，我们引入了扩散模型驱动的神经表示。我们将低场MRI增强问题分解为数据一致性子问题和先前的子问题，并在迭代框架中解决它们。扩散模型提供了高质量的高场（HF）MR图像，而隐式神经表示确保了数据一致性。实验结果对模拟的LF数据和临床LF数据的结果表明，我们所提出的方法能够实现零摄像的LF LF MRI增强功能，从而显示出一些临床应用的潜力。
通过降级扩散驱动的神经代表
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