如何進一步提高MAMOC在不同運動伪影情況下的泛化能力?
要進一步提高MAMOC在不同運動伪影情況下的泛化能力，可以考慮以下幾個策略：
擴展訓練數據集：增加多樣化的運動伪影數據集，特別是來自不同患者和不同掃描條件的數據，能夠幫助模型學習到更廣泛的運動模式。這可以通過收集更多的臨床數據或使用數據增強技術來實現。
多任務學習：將MAMOC擴展為多任務學習框架，除了運動伪影修正外，還可以同時進行其他相關任務（如圖像去噪、對比度增強等）。這樣可以促進模型學習到更豐富的特徵表示，從而提高其在不同運動情況下的泛化能力。
自適應掩蔽策略：在訓練過程中，根據不同的運動伪影情況動態調整掩蔽策略，這樣可以使模型在面對不同類型的運動伪影時，能夠更靈活地進行修正。
增強模型架構：考慮引入更先進的模型架構，例如使用更深的網絡或結合卷積神經網絡（CNN）和變壓器（Transformer）的優勢，以提高模型對複雜運動伪影的處理能力。
持續學習：實施持續學習策略，使模型能夠隨著新數據的到來不斷更新和改進，這樣可以保持模型的適應性和準確性。