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![arxiv：2401.17417v2 [CS.CV] 2025年2月7日](/simg/0\0cab6b23a1e86d597c98b15c2232be9c8b4e8596.webp)
arxiv：2401.17417v2 [CS.CV] 2025年2月7日
这项工作提出了一种在整个场景中从WiFi通道状态信息（CSI）中综合IMENES的开创性方法。利用wifi的优势，例如成本效益，照明不变性和墙壁穿透功能，我们的方法可以视觉弥补房间边界以外的室内环境，而无需相机。更一般地，它通过解锁执行基于图像的下游任务（例如视觉活动识别）的选项来提高WiFi CSI的可解释性。为了实现从WiFi CSI到图像的跨模式翻译，我们依赖于适合我们问题细节的多模式变量自动编码器（VAE）。我们通过消融研究结构结构的消融研究以及对重建图像的量词/定性评估，广泛评估了我们提出的方法。我们的结果证明了我们方法的生存能力，并突出了其实用应用的潜力。
域距离适应1.5T MR脑图像的超分辨率重建
摘要。快速磁共振成像（MRI）序列在临床环境中高度要求。但是，成像信息不足会导致诊断困难。MR图像超分辨率（SR）是解决此问题的一种有希望的方法，但是由于获取配对的低分辨率和高分辨率（LR和HR）图像的实际困难，其性能受到限制。大多数现有的方法都使用倒数采样的LR IMENES，由于俯瞰域距离或由未知和复杂的降解引起的近似差而可能不准确。在这项研究中，我们提出了一个基于真实但未配对的HR/LR图像的1.5T MR脑图像的域距离调整SR框架。我们的框架工作利用了学习任意未配对图像的抽象表示并适应域间隙的能力，从而使其可行，以证明现实的下采样。此外，我们提出了一个新颖的生成对抗网络（GAN）模型，该模型集成了包含编码器，骨干和解码器的发电机，以及一个基于UNET的歧视器和多尺度感知损失。这种方法产生了令人信服的纹理，并成功地恢复了众所周知的公共数据集上过时的1.5T MRI数据，在感知和定量评估中的最先进的SR方法表现优于最先进的SR方法。