題目一：物理智能磁共振
内容簡介：Magnetic resonance imaging (MRI) is an indispensable non-invasive and non- radioactive diagnosis tool in biomedical imaging. One of its fundamental problem is the relatively slow imaging speed. To accelerate the imaging, state-of-the-art artificial intelligence (AI) methods try to learn nonlinear mappings from the under sampled data to the artifacts-free images and/or spectra. However, due to the lack of high-quality or even unavailable training data, AI encounters bottleneck in challenging scenarios (e.g., motion artifacts, low signal-to-noise ratio, and novel imaging sequences). How to break through this data bottleneck, achieve interpretable and trusted AI are frontier issues. This lecture focuses on a new paradigm for computational MRI, the physics-informed AI (PIAI) that can learn physical rule of MRI signal generation. Starting from the MRI Bloch differential equations, two main PIAI forms, implicit learning with physics-driven synthetic data and explicit learning with differential equations will be discussed. PIAI is expected to provide physics interpretable and reliable AI imaging, boosting the next generation development of MRI equipment and precision medicine.
報告人：屈小波
報告人簡介：國家優青，廈門大學教授，電子科學系副主任，福建省等離子體與磁共振研究重點實驗室副主任，美國University of Illinois at Urbana-Champaign、University of Washington訪問學者。曾獲福建省自然科學一等獎（排名第一）、國家教學成果二等獎（排名第七）、福建運盛青年科技獎、福建省傑青和高層次人才。主持國家自然科學基金重點項目、福建省自然科基金重點項目等。長期從事計算磁共振醫學成像與波譜的理論和方法研究，所提方法在多家國産高端磁共振裝備商産業化。以第一/通信作者在IEEE Transactions (醫學成像、神經網絡學習、信号處理、生物醫學工程)、Medical Image Analysis、Angew. Chem. Int. Edit.等國際權威期刊發表論文50餘篇，在IEEE Signal Processing Magazine發表物理生成數據驅動磁共振特邀綜述。擔任IEEE Transactions on Computational Imaging等國際權威期刊編委，NSFC信息學部會評專家、NSFC和科技部醫學與信息相關重要項目評審專家等。
題目二：單曝光壓縮成像最新進展
内容簡介：高質量、高維度數據對于推動人工智能的進一步發展極其重要，更多高質量的高維數據有利于訓練更大規模的深度學習模型。然而，利用傳統相機捕獲高維數據往往面臨硬件成本高、成像時間長等缺點。 針對這些挑戰，計算成像，尤其是單曝光壓縮成像（SCI）提供了一種優雅的解決方案。目前，已有多個成熟的SCI成像系統被開發，但對于壓縮測量值的圖像重建，現有的基于 CNN 的方法在捕獲遠程依賴和非局部自相似性方面存在局限性。Transformer以其強大的模型容量及建立長距離依賴關系的能力，可以很好彌補CNN的不足。本報告從單曝光壓縮成像的基本原理出發，推導成像模型和理論界限，介紹了最新單曝光壓縮成像的硬件系統和最先進的重建算法，并結合邊緣計算、雲計算、5G通信等，以自動駕駛為例，展現出單曝光壓縮成像的應用前景。
報告人：袁鑫
報告人簡介：西湖大學特聘研究員，2021年入選國家海外高層次人才，浙江省高層次人才，2022年浙江省傑青，香港理工大學博士（2012年），美國杜克大學博士後（2012-2015年），20多項國際專利的發明者。2015-2021年擔任美國貝爾實驗室視頻分析與編碼首席研究員。研究領域涵蓋計算成像、機器學習、光學、計算機視覺、圖像處理、信号處理等。發表國際頂級期刊論文和會議論文超過200篇，谷歌學術引用超過8400次，H指數51。擔任多家期刊編委。是國際上單曝光壓縮成像的主要推動者，獲得多項最佳論文獎，并受邀在國際會議上做相關報告30多次。
時 間：2023年12月1日（周五）上午10：00 開始
地 點：騰訊會議：657-648-010
熱烈歡迎廣大師生參加!
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2023年11月30日