题目一：物理智能磁共振
内容简介：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.
报告人：屈小波
报告人简介：国家优青，厦门大学教授，电子科学系副主任，福建省等离子体与磁共振研究重点实验室副主任，美国University of Illinois at Urbana-Champaign、University of Washington访问学者。曾获福建省自然科学一等奖（排名第一）、国家教学成果二等奖（排名第七）、福建运盛青年科技奖、福建省杰青和高层次人才。主持国家自然科学基金重点项目、福建省自然科基金重点项目等。长期从事计算磁共振医学成像与波谱的理论和方法研究，所提方法在多家国产高端磁共振装备商产业化。以第一/通信作者在IEEE Transactions (医学成像、神经网络学习、信号处理、生物医学工程)、Medical Image Analysis、Angew. Chem. Int. Edit.等国际权威期刊发表论文50余篇，在IEEE Signal Processing Magazine发表物理生成数据驱动磁共振特邀综述。担任IEEE Transactions on Computational Imaging等国际权威期刊编委，NSFC信息学部会评专家、NSFC和科技部医学与信息相关重要项目评审专家等。
题目二：单曝光压缩成像最新进展
内容简介：高质量、高维度数据对于推动人工智能的进一步发展极其重要，更多高质量的高维数据有利于训练更大规模的深度学习模型。然而，利用传统相机捕获高维数据往往面临硬件成本高、成像时间长等缺点。 针对这些挑战，计算成像，尤其是单曝光压缩成像（SCI）提供了一种优雅的解决方案。目前，已有多个成熟的SCI成像系统被开发，但对于压缩测量值的图像重建，现有的基于 CNN 的方法在捕获远程依赖和非局部自相似性方面存在局限性。Transformer以其强大的模型容量及建立长距离依赖关系的能力，可以很好弥补CNN的不足。本报告从单曝光压缩成像的基本原理出发，推导成像模型和理论界限，介绍了最新单曝光压缩成像的硬件系统和最先进的重建算法，并结合边缘计算、云计算、5G通信等，以自动驾驶为例，展现出单曝光压缩成像的应用前景。
报告人：袁鑫
报告人简介：西湖大学特聘研究员，2021年入选国家海外高层次人才，浙江省高层次人才，2022年浙江省杰青，香港理工大学博士（2012年），美国杜克大学博士后（2012-2015年），20多项国际专利的发明者。2015-2021年担任美国贝尔实验室视频分析与编码首席研究员。研究领域涵盖计算成像、机器学习、光学、计算机视觉、图像处理、信号处理等。发表国际顶级期刊论文和会议论文超过200篇，谷歌学术引用超过8400次，H指数51。担任多家期刊编委。是国际上单曝光压缩成像的主要推动者，获得多项最佳论文奖，并受邀在国际会议上做相关报告30多次。
时 间：2023年12月1日（周五）上午10：00 开始
地 点：腾讯会议：657-648-010
热烈欢迎广大师生参加!
信息科学技术学院/网络空间安全学院
2023年11月30日