transformer用于mri重建的独特优势

Transformer架构在MRI（磁共振成像）重建中展现出了独特的优势，主要体现在以下几个方面：

1. 自注意力机制：Transformer的核心是自注意力模块，它能够同时考虑输入序列中的所有位置，这对于MRI重建来说非常重要，因为MRI数据是高维的，并且不同位置之间的信息可能存在复杂的依赖关系。这种全局关联性处理有助于提取更丰富的图像特征。

2. 长程依赖性捕捉：传统的递归神经网络往往受限于局部依赖，而Transformer能有效处理长距离的依赖，这对于MRI重建中的细节恢复和噪声抑制非常有利，因为MRI图像可能包含大量的低频和高频信息。

3. 并行计算能力：Transformer的计算可以并行进行，这使得它能够利用现代硬件的并行计算资源，大大提高了MRI重建的效率，尤其是在大规模数据和高分辨率图像处理上。

4. 灵活性和迁移学习：由于Transformer的通用架构，它可以通过预训练在大量数据上学习到通用的图像特征，然后在MRI重建任务上进行微调，从而提高模型的泛化能力和重建质量。