磁共振成像中的协调化：采集、图像级与特征级方法综述

磁共振成像（MRI）极大地推动了神经科学研究和临床诊断。然而，在不同扫描仪、采集协议或成像站点收集的成像数据通常表现出显著的异质性，即批次效应或站点效应。这些非生物学来源的变异性会掩盖真实的生物学信号，降低可重复性和统计效能，并严重损害基于学习的模型在跨数据集上的泛化能力。图像协调化的核心假设是：可以在保留有意义的生物学信息的同时消除或减轻与站点相关的偏差，从而提高数据的可比性和一致性。本综述全面概述了 MRI 协调化领域的关键概念、方法学进展、公开可用数据集和评估指标。我们系统地涵盖了完整的成像流程，并将协调化方法分类为前瞻性采集与重建、回顾性图像级和特征级方法，以及旅行对象技术。通过综合现有方法和证据，我们重新审视了图像协调化的核心假设，并表明尽管现有技术可以实现站点不变性，但仍需进一步评估以验证生物学信息的保留。为此，我们总结了剩余的挑战，并强调了未来研究的关键方向，包括对标准化验证基准、改进的评估策略以及成像流程中协调化方法更紧密整合的需求。