学术报告

题      目： 机理与数据融合的计算成像

报  告  人：董彬   教授  (邀请人：叶颀 )

                                    北京大学

时      间：3月21日  14：00-15：00

腾 讯 会 议 号：669-2471-6718

报告人简介:

       北京大学，北京国际数学研究中心长聘教授、国际机器学习研究中心副主任、大数据分析与应用国家工程实验室研究员、国家生物医学成像科学中心研究员，北京大学计算与数字经济研究院副院长。2003年本科毕业于北京大学数学科学学院、2005年在新加坡国立大学数学系获得硕士学位、2009年在美国加州大学洛杉矶分校数学系获得博士学位。博士毕业后曾在美国加州大学圣迭戈分校数学系任访问助理教授、2011-2014年在美国亚利桑那大学数学系任助理教授，2014年底入职北京大学。主要研究领域为科学计算、机器学习及其在计算成像和数据分析中的应用。现任期刊《Inverse Problems and Imaging》编委、《CSIAM Transactions on Applied Mathematics》、 《Journal of Computational Mathematics》 、 《Journal of Machine Learning》副主编。2014年获得求是杰出青年学者奖，2022年受邀在世界数学家大会 (ICM) 做45分钟报告。

摘      要：

      计算成像关心的问题是如何有效的感知数据并重建高质量的图像以辅助人们进行决这包含了三个环节: 图像感知、图像重建和图像分析。传统的图像感知以硬件设计策，为主，而图像重建和分析是数学与统计方法的主战场。长久以来这三个步骤的发展相对独立，融通性较弱，但在机器学习 (尤其是深度学习) 得以长足发展的今天，这一状况在逐渐的发生改变。本报告主要围绕深度学习给计算成像所带来的机遇与挑战展开，介绍如何将传统的图像重建算法与深度学习方法相结合来设计数据驱动与任务驱动的成像算法，从而实现计算成像三个环节的有机融合。