arXiv 2026年9月25日该研究提出ICHOR，一种基于3D掩码自编码器（ViT-Base编码器加轻量解码器）的ASL脑血流（CBF）图自监督预训练框架，在来自14项研究、多站点多协议的11405例ASL CBF扫描上预训练，并在三项诊断分类任务和一项ASL CBF图质量预测回归任务上评估，结果显示其在四项任务上整体优于BrainIAC、BrainSegFounder和MedicalNet等结构MRI预训练基线。该研究提出ICHOR，一种基于3D掩码自编码器（ViT-Base编码器加轻量解码器）的ASL脑血流（CBF）图自监督预训练框架，在来自14项研究、多站点多协议的11405例ASL CBF扫描上预训练，并在三项诊断分类任务和一项ASL CBF图质量预测回归任务上评估，结果显示其在四项任务上整体优于BrainIAC、BrainSegFounder和MedicalNet等结构MRI预训练基线。ICHOR用11405例ASL脑血流图自监督预训练，在四项下游任务上整体优于结构MRI预训练基线该研究提出ICHOR，一种基于3D掩码自编码器（ViT-Base编码器加轻量解码器）的ASL脑血流（CBF）图自监督预训练框架，在来自14项研究、多站点多协议的11405例ASL CBF扫描上预训练，并在三项诊断分类任务和一项ASL CBF图质量预测回归任务上评估，结果显示其在四项任务上整体优于BrainIAC、BrainSegFounder和MedicalNet等结构MRI预训练基线。该研究提出ICHOR，一种基于3D掩码自编码器（ViT-Base编码器加轻量解码器）的ASL脑血流（CBF）图自监督预训练框架，在来自14项研究、多站点多协议的11405例ASL CBF扫描上预训练，并在三项诊断分类任务和一项ASL CBF图质量预测回归任务上评估，结果显示其在四项任务上整体优于BrainIAC、BrainSegFounder和MedicalNet等结构MRI预训练基线。