报告题目：X线CT重建中的几项关键技术介绍
时间：6月8日（周一）下午1：30
地点：生物电子学国家重点实验室三楼会议室
报告人：牟轩沁 (西安交通大学）
联系人：罗守华
个人简介：
牟轩沁，西安交通大学教授，博导。1987年起在西安交通大学信息与控制工程系图象处理研究室任教至今，于1990年、1997年和2002年分别晋升讲师、副教授和教授。目前担任图像处理与识别研究所所长，国家自然科学基金委员会第十二届学科专家评议组成员，中国图像图形学会常务理事，陕西省图像图形学会副理事长。目前还担任PHYS MED BIOL, MED PHYS等国际权威期刊的审稿人。研究领域包括医学成像技术；图像差异感知模型；智能网络摄像机，目前已在IEEE T MED IMAGING, PHYS MED BIOL等国内外核心期刊、重要会议上发表论文150余篇。
报告摘要：
X线CT是一类重要的无接触检测设备，在生物、医学、工业、国防军事、安全、太空探测等众多领域有着广泛的应用。尽管CT理论和技术已经得到了多年的发展，但众多不同领域的应用对CT重建理论和算法实现仍然提出了复杂的要求和巨大的挑战，概括为低剂量、不完备投影数据、多光谱重建问题以及射束硬化、金属伪影、和散射等重要伪影校正问题。本次报告将将重点介绍不完备投影过程造成的内部重建问题以及基于字典稀疏表示的低剂量重建问题，并以此问题为切入点重点介绍迭代过程中的参数自适用选择问题。关于参数自适应选取问题，一种新的思考是利用自然图像统计模型来优化迭代中的参数选择问题，这就涉及了图像质量评价（Image Quality Assessment，IQA）模型的研究。IQA模型致力于研究如何用一个计算模型来模拟人类视觉系统对图像差异的感知能力，这样的模型能够为图像处理和计算机视觉领域的几乎所有科学问题提供优化目标函数，有着广泛的应用前景。报告将介绍一类基于人类视觉系统最早期阶段输出信号的IQA模型的研究工作，并且介绍如何在CT迭代重建中引入IQA模型和自然图像统计规则，以解决重建中的正则化参数选择问题。