Yuchen Pei 及其合作者开发了 CoReFuse-Med，这是一种用于医学图像分割中 MRI 模态融合的方法。他们报告称，该方法在 EPVS 数据集上的 DSC 为 0.7326、HD95 为 7.35；相比之下，MedNeXt 的数值分别为 0.7085 和 8.17。该方法先处理浅层特征中的噪声，再重新平衡各模态的贡献权重。
这项研究针对这样一个问题：增加 MRI 模态可能反而使分割效果变差。在 IH EPVS 数据集上，作者发现，仅使用高分辨率 T1 的 DSC 为 0.703，而结合 T1、T2 和 FLAIR 后，DSC 降至约 0.695。他们的方法着眼于空间对齐后因分辨率差异造成的质量损失。在 EPVS 区域严重退化时，该方法旨在防止退化的输入污染 T1 特征，而不是恢复 T2 或 FLAIR 中已经丢失的信息。其适用范围不包括未对齐的输入、所有模态均缺失的情况，也不涵盖所有严重噪声情形。
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