UniH³：统一层次化同质性与异质性的全能医学图像复原方法
UniH³是一种使用单一模型处理多种医学影像模态和退化类型的复原框架。该方法通过层次化同质性记忆模块和同质性引导注意力机制，利用不同模态之间共享的解剖结构。同时，层次化异质性平衡器可减少多任务优化过程中的任务冲突。在MedIR-2D-500K和MedIR-3D-3K基准测试中，研究人员报告称，该方法在全能复原和单任务复原方面均取得了当前最佳水平的结果。代码已公开。
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