University of Oxford（牛津大学）

INFANiTE: Implicit Neural representation for high-resolution Fetal brain spatio-temporal Atlas learNing from clinical Thick-slicE MRI

INFANiTE：隐式神经表示用于高分辨率胎儿脑空间-时间大体图谱学习从临床厚切片MRI

Xiaotian Hu, Mingxuan Liu, Hongjia Yang, Tongxi Song, Yijin Li, Yifei Chen, Haoxiang Li, Zihan Li, Yingqi Hao, Ziyu Li, Yi Liao, Haibo Qu, Qiyuan Tian

机构 * Beihang University（北航大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Sichuan University（四川大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 INFANiTE通过隐式神经表示方法，实现了从厚切片MRI中高效生成高分辨率胎儿脑空间-时间大体图谱，显著加快了图谱构建过程，提升了图谱的一致性、参考保真度和生物合理性。

Spectral Diffusion Processes

谱扩散过程

Angus Phillips, Thomas Seror, Michael Hutchinson, Valentin De Bortoli, Arnaud Doucet, Emile Mathieu

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； ENS, CNRS, PSL University Paris（巴黎高等师范学院、国家科学研究中心、巴黎大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 研究将扩散模型应用于函数空间上的随机过程，通过谱表示分离随机部分与时空结构，用有限维扩散模型建模谱系数，经截断确保模型有效性，投影回原空间对应相关噪声扩散模型，还展示了方法在多模态数据建模及条件采样上的有效性。

Comments This version (v3) extends the previous workshop version (v2) with conditional sampling and theoretical results. Work carried out in 2022/23. V2 appeared in Score-based Methods Workshop at the 36th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022)