为偏置场校正和磁共振归一化问题提出了空间正则化的高斯混合模型LAPGM。提出的空间正常化程序为从业者提供了平衡偏置磁场去除和保存图像对比度之间的微调控制，以提供多序列的磁共振图像。LAPGM的拟合高斯参数用作控制值，可用于在不同的患者扫描中标准化图像强度。将LAPGM与单个和多序列设置中的众所周知的词汇算法N4ITK进行了比较。作为一种归一化程序，将LAPGM与已知技术（例如：最大归一化，Z得分归一化和水掩模的利益区域归一化）进行比较。最后，由作者提供了cuda加速python软件包$ \ texttt {lapgm} $。
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目的：为Kern等人提出的正弦线圈灵敏度模型提供封闭形式的解决方案。这种封闭形式允许对地面DEBIAS数据集的各种模拟偏置字段进行精确计算。方法：使用傅立叶分布理论和标准积分技术来计算线段磁场的傅立叶变换。结果：a $ l^1 _ {\ rm loc}（\ mathbb {r}^3）$函数在任意线段的几何形状中以完整的通用性得出。还讨论了采样标准和与原始正弦模型的等效性。最后，作者提供了CUDA加速实现$ \ texttt {biasgen} $。结论：由于派生的结果受到线圈定位和几何形状的影响，从业者将可以访问更多样化的模拟数据集生态系统，这些数据集可用于比较前瞻性偏见方法。
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