动机：多中心MRI数据常常由于扫描仪厂家、场强和协议的差异而出现非生物性变异，妨碍下游图像分析。目标：我们旨在开发一个新的脑MRI协调框架，它不需要来自旅行受试者的配对训练数据，并且可以协调多个MR序列（T1、T2、T2-FLAIR）。方法：我们的框架首先采用类别条件扩散模型作为粗协调器，将多中心MRI统一到一个公共领域，消除特定场所的图像风格特征。在第二阶段，我们对该模型进行微调，以将粗略协调的MRI转换为特定目标风格，依靠风格提取器的指导。影响：通过消除各个采集场所的非生物成像变异，我们的框架使研究人员能够更有效地利用多中心数据，从而促进更强大和具有可推广性的分析。这将促进大规模多中心纵向研究，并增加可用数据以提高统计效能。
吴等（周二）研究了这个问题。