讲座人：冯春梅 博士生
题目：高保真磁共振快速成像重建算法研究与应用
时间：2022年5月6日 17：00-18:00
地点：L1612
线上腾讯会议
会议号：271-995-114；会议密码：0117
讲座内容：
磁共振(Magnetic Resonance，MR)成像技术因其无辐射损伤，无需造影剂等优点被广泛应用于临床实验和病理研究中。然而，MR图像采集成本昂贵且由于复杂的硬件而易受伪像的影响。例如，在磁共振成像过程中，往往受制于物理条件而使得常规扫描采集时间较长，成像速度慢，给昏迷、危重病人及躁动病人和儿童等病例的检查造成了一定困难。此外，长时间的数据采集和屏气需要，加上患者的无意识或自主运动，通常会导致图像中缺少关键信息或者产生运动伪像。随着大数据时代的到来以及深度学习的发展，通过一定的人工智能技术从所获取的大规模医学图像数据中学习到有意义的信息，来弥补物理硬件所造成的缺点和不足变得尤为重要。因此，将深度学习应用到医学成像领域已经成为了研究的热点。然而目前主流的基于深度学习的MR重建方法都只是简单的将复值MR数据送入两个通道中分别处理，或者取幅值图像进行卷积，对于原始数据为复值的MR来说，这种方式会严重造成信息损失。另外，由于临床诊断的需要，往往需要同时扫描多种模态来全方位的观察病灶，目前这些不同模态之间的相关性并没有被深度挖掘。针对上述问题，本报告将MR快速成像归结为两个方向：前端快速重建和后端超分辨率增强。从这两个角度出发，设计了高效的复值卷积和多模态融合方案等，解决了高保真MR快速成像的问题。
讲座人简介：
冯春梅，博士生， 2018 年至今在哈尔滨工业大学 (深圳) 计算机科学与技术专业学习并攻读博士学位。主要研究方向为高保真磁共振快速成像重建、多模态成像、联邦学习等。