基于成像物理模型与流形结构的自监督磁共振指纹参数量化方法
李晓迪纪雨萍胡悦
哈尔滨工业大学,电子与信息工程学院
摘要：磁共振指纹成像是一种高效的多参数定量成像技术，但传统方法依赖信号字典进行参数量化，存在离散化误差大与匹配效率低下等问题．针对现有监督学习方法依赖伪标签、缺乏物理可解释性的局限性，本文提出了一种融合成像物理模型与流形结构建模的自监督磁共振指纹参数量化方法．该方法通过布洛赫方程驱动的自监督物理一致性学习获得可靠的无标签约束，并结合流形结构驱动的知识蒸馏，将长帧的特征迁移至短帧模型，实现物理约束与结构先验的联合优化，从而同时提升无标签条件下的精度与效率．实验验证了本方法在准确性与鲁棒性方面的优势，为实现高效可靠的磁共振指纹参数估计提供了新思路．
关键词： 磁共振指纹成像;自监督学习;参数量化;成像物理模型;流形结构;
基金资助： 国家自然科学基金资助项目(62371167)； 黑龙江省自然科学基金资助项目(YQ2021F005)；