报告题目 (Title)：退化过程启发的CT成像算法

报告人 (Speaker)：单洪明 研究员（复旦大学）

报告时间 (Time)： 2024年6月4日（周二）16:00-18:00

报告地点 (Place)：校本部D123

邀请人(Inviter)：赵发友 教授

主办部门：理学院数学系

报告摘要：低剂量CT可以有效减轻X射线对人体的辐射伤害，但其成像质量差，影响后续的疾病诊断。随着人工智能的不断发展，深度学习(尤其生成式AI)在低剂量CT成像中发挥着重要作用。本报告将围绕着低剂量/稀疏角度CT的不同退化过程，介绍近期的相关研究进展，包括基于扩散模型的低剂量CT成像和基于全局表征蒸馏的稀疏角度CT成像。