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高维多通道学习先验信息及其在医学成像和图像恢复中的应用
澳门新葡8455最新网站:2019年12月09日 09:29 点击数:

报告人:刘且根

报告地点:澳门新葡8455最新网站104报告厅

报告澳门新葡8455最新网站:2019年12月12日星期四16:00-17:00

邀请人:刘俊

报告摘要:

高维张量的对象往往具有更加紧凑的表示,其内嵌的冗余信息可以更好地用于信息恢复。在研究中大家发现,对于不具有高维张量形式的对象(如一张静态图),可以通过卷积运算或深度学习等方式得到某种形式的高维张量作为先验信息。然后,在该对象进行信息恢复时,利用辅助变量或映射等手段将高维张量的先验信息嵌入到迭代算法中,从而达到利用高维信息用于相对低维对象有效重建的目的。该研究思路对于无监督学习用于图像恢复时怎样利用更等具有较好的启示意义,部分研究成果已在MRI图像重建、图像填充,图像融合、图像去模糊和图像超分辨率重建等应用得到验证。

主讲人概况:

刘且根,副教授,硕导。IEEE Senior member,南昌大学虚拟现实产业技术研究中心副主任。2012年获上海交通大学生物医学工程系工学博士学位。期间在中科院-德国马普学会计算生物所和中科院深圳先进技术研究院劳伯特医学成像中心客座交流。2015年在UIUC做博士后(梁志培教授, IEEE Fellow)。2016年在卡尔加里大学做博士后(Henry Leung教授, IEEE Fellow)。主要从事稀疏和深度学习表示及其在图像恢复和医学成像及图像处理中的应用。发表论文近80篇,其中IEEE Trans 期刊论文20余篇。磁共振成像重建相关期刊论文15篇(MRM, PMB, MP等)。现为IEEE SMC 交互和可穿戴式计算与设备技术委员会委员。主持或完成国家自然基金3项。先后获江西省杰出青年人才计划、博士后国际交流计划和赣江青年学者等荣誉。

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