implicit-neural-representation

本文提出洛伦兹编码（LE），一种基于物理信息的框架，利用隐式神经表示和物理约束，从稀疏采样数据重建高分辨率CEST MRI，性能优于现有方法。

本文提出 SRT（时间序列超分辨率），一种使用解耦校正流方法从低分辨率输入重建高分辨率时间模式的框架。该方法将输入分解为趋势和季节性成分，应用隐式神经表示进行分辨率对齐，并引入跨分辨率注意力机制以生成细粒度细节，在多个数据集上实现了最先进的性能。