协调流：基于归一化流的无监督MR图像协调方法

本文提出一种基于归一化流的无监督框架，该框架将MR图像协调以模拟源域的分布。所提框架包含三个步骤。首先，训练一个浅层协调器网络，从其增强版本中恢复源域图像。然后，训练一个归一化流网络以学习源域的分布。最后，在测试时，修改协调器网络，使输出图像匹配由归一化流模型学习到的源域分布。我们的无监督、无源且任务无关的方法使用来自四个不同站点的数据，在跨域脑MRI分割上进行了评估。结果表明其性能优于现有方法。