研究方向

稀疏采样CT正弦图补全方法分析 由于临床对放射成像危害的理解日益加深，低剂量成像的重要性也随之凸显。稀疏采样作为一种可有效降低病人接受辐射剂量的方法，被学界广泛研究。稀疏采样得到的数据在利用传统的滤波反投影法进行重建时伴随有严重的条形伪影。通常有两种方法来解决这个问题 – 通过迭代算法进行重建，以及通过插值法对正弦图进行补全。其中，迭代方法对硬件要求高，需要时间长，且根据参数的选择有可能引入其他伪影。插值法效率高易实行，常用的插值法有线性插值和定向插值。近年来，随着深度学习技术在计算机图像学的快速发展，其在医学影像中的应用也引起了广泛关注。
本课题的主旨是对两种常用的插值正弦图补全法和基于深度学习的方法进行比较。通过选取合适的图像质量量化参数，并对其进行分析，全面掌握各种方法的优缺点，加强对算法的理解。
本课题是医学物理和计算机图形学的综合研究，研究者（学生）将获得使用Python以及深度学习框架Keras对图像进行处理的技能，利用统计学知识分析现实问题的能力，以及通过接触前沿科技问题来扩展视野。

 

相关学科

计算机科学技术

 

科研导师

W. C

• 梅奥医学中心博士后；
• 研究方向为CT图像处理算法；
• 曾多次在医学算法方向上发表论文；
• 曾多次在顶尖国际会议发言，ISEF Delware State赛评委。

科研成果

成果一：在英文期刊中发表学术论文

有方学者项目能够为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。

成果二：第一作者身份

有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出。

成果三：独一无二的课题

有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，每个学生的研究内容具有差异性。

成果四：顶尖院校导师的推荐信

有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，影响着推荐信的可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。

成果五：高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛

学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。

 

 

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