Shangqi Gao

该工作提出 BiasRecon，一个基于“最小干预”原则的偏置校准自适应框架，通过交替优化频率引导的先验校准（在 U-Net 各跳跃连接层用可学习标量 α、β 调制低/高频分量，仅引入 2L 个参数）、基于分数的去噪以及用 Stein 无偏风险估计（SURE）自适应调节正则化参数 γ，在 FastMRI 膝（训练集，973 个体积）上训练后直接迁移到 FastMRI-Brain（跨解剖）、Stanford Knee（跨中心）和 CMRxRecon（组合偏移）三个开放世界测试集，在 8× 高斯一维欠采样下分别比 DDS 提升 +1.19 dB、+2.06 dB、+1.60 dB PSNR，并在 12 项采样/加速设置中 10 项最优。

该工作提出 BiasRecon，一个基于“最小干预”原则的偏置校准自适应框架，通过交替优化频率引导的先验校准（在 U-Net 各跳跃连接层用可学习标量 α、β 调制低/高频分量，仅引入 2L 个参数）、基于分数的去噪以及用 Stein 无偏风险估计（SURE）自适应调节正则化参数 γ，在 FastMRI 膝（训练集，973 个体积）上训练后直接迁移到 FastMRI-Brain（跨解剖）、Stanford Knee（跨中心）和 CMRxRecon（组合偏移）三个开放世界测试集，在 8× 高斯一维欠采样下分别比 DDS 提升 +1.19 dB、+2.06 dB、+1.60 dB PSNR，并在 12 项采样/加速设置中 10 项最优。