基于得分的元学习增强的生成模型：从 0.5T MRI 重建 1.5T 样式图像（英文版）

英文标题：Meta-Learning Enabled Score-Based Generative Model for 1.5T-Like Image Reconstruction from 0.5T MRI中文摘要：本研究提出了一种基于 meta-learning 的方法，通过使用 teacher-student 机制学习低场磁共振成像到高场磁共振成像的映射，解决了直接学习由低场到高场映射的方法的局限，通过实验证明，该方法在重建高场磁共振成像方面优于现有的技术。英文摘要：Magnetic resonance imaging (MRI) is known to have reduced signal-to-noiseratios (SNR) at lower field strengths, leading to signal degradation whenproducing a low-field MRI image from a high-field one. Therefore,reconstructing a high-field-like image from a low