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2021第二十一届全国波谱学学术年会

作者：邱天予 Wenjing Liao 郭迪刘东宝王新屈小波厦门大学电子科学系福建省等离子体与磁共振研究重点实验室 SchoolofMathematicsGeorgiaInstituteofTechnologyAtlantaGA 厦门理工学院计算机与信息工程学院

一直以来,由于磁共振波谱的低灵敏度,磁共振去噪都是一个重要的问题。重复采样求平均是最常见的去噪方法,但这一方案使得采样时间大幅增加。有一系列方法[1-3]利用MRS信号的指数特性,获得了较好的去噪效果。然而,此类方法依赖对Hankel...

一直以来,由于磁共振波谱的低灵敏度,磁共振去噪都是一个重要的问题。重复采样求平均是最常见的去噪方法,但这一方案使得采样时间大幅增加。有一系列方法[1-3]利用MRS信号的指数特性,获得了较好的去噪效果。然而,此类方法依赖对Hankel矩阵秩的设置,而这一参数在实际应用中难以准确估计。本文基于利用核磁共振时域信号低秩特性的凸优化去噪方法[4-8],提供了噪声界的准确估计,实现去噪参数的自动设置。

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基于相位光滑特性的高分辨率磁共振扩散加权图像重建

基于相位光滑特性的高分辨率磁共振扩散加权图像重建

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2021第二十一届全国波谱学学术年会

作者：黄以满张心林郭华陈慧军郭迪黄峰徐勤屈小波厦门大学电子科学系福建省等离子体与磁共振研究重点实验室清华大学生物医学工程系生物医学影响研究中心厦门理工学院计算机与信息工程学院东软医疗系统有限公司

目前临床上常用的扩散加权成像(diffusion weighted imaging, DWI)主要采用单次激发平面回波成像。但单次激发DWI图像分辨率低且容易产生畸变。多次激发DWI可以提高图像分辨率和抗畸变能力,但不同次激发间存在的相位差导致直接重建图像...

目前临床上常用的扩散加权成像(diffusion weighted imaging, DWI)主要采用单次激发平面回波成像。但单次激发DWI图像分辨率低且容易产生畸变。多次激发DWI可以提高图像分辨率和抗畸变能力,但不同次激发间存在的相位差导致直接重建图像存在明显伪影。我们提出一种约束图像相位光滑特性的多次激发DWI图像重建方法[1]。该方法利用图像相位的光滑构特性来构造低秩结构化矩阵[2],并利用部分奇异值和约束重建[3-6]。所提重建模型如下:

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基于压缩感知模型启发的深度学习快速NMR波谱研究

基于压缩感知模型启发的深度学习快速NMR波谱研究

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2021第二十一届全国波谱学学术年会

作者：王孜黄奕晖涂章仁郭迪 Vladislav Orekhov 屈小波电子科学系健康医疗大数据国家研究院厦门大学厦门理工学院计算机与信息工程学院哥德堡大学化学与分子生物学系

过去的二十年,许多方法被提出来从非均匀采样（NUS）数据中重建高质量的核磁共振波谱[1]。在此,我们提出了一种受压缩感知模型启发的深度学习框架,称为MoDern,作为一种可靠、鲁棒和超快速的技术,可以从NUS数据中恢复高质量的波谱。所提...

过去的二十年,许多方法被提出来从非均匀采样（NUS）数据中重建高质量的核磁共振波谱[1]。在此,我们提出了一种受压缩感知模型启发的深度学习框架,称为MoDern,作为一种可靠、鲁棒和超快速的技术,可以从NUS数据中恢复高质量的波谱。所提方法采用了经典压缩感知算法的主要思想:迭代软阈值[2]。一旦总迭代次数固定,它的数据流可以看作是一个展开的深度学习网络,如图1a所示。在神经网络中,我们加入了数据保真模块DC使得波谱与采样采样信号具有一致性;此外,由于阈值的选择仍然是一个很大挑战,

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基于相位光滑特性的高分辨率磁共振扩散加权图像重建

基于相位光滑特性的高分辨率磁共振扩散加权图像重建

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2021第二十一届全国波谱学学术会议

作者：黄以满张心林郭华陈慧军郭迪黄峰徐勤屈小波厦门大学电子科学系福建省等离子体与磁共振研究重点实验室厦门361005 清华大学生物医学工程系生物医学影响研究中心北京100084 厦门理工学院计算机与信息工程学院厦门361024 东软医疗系统有限公司上海200241

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投影迭代稀疏重建在并行磁共振成像的算法收敛性分析

投影迭代稀疏重建在并行磁共振成像的算法收敛性分析

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2021第二十一届全国波谱学学术年会

作者：张心林鲁恒发郭迪包立君黄峰徐勤屈小波厦门大学电子科学系福建省等离子体与磁共振研究重点实验室厦门理工学院计算机与信息工程学院东软医疗

非均匀采样和压缩感知技术是有效缩短磁共振成像（magnetic resonance imaging, MRI）扫描时间的重要手段之一。稀疏重建方法能够从少量的非均匀采样数据中恢复出完整的图像[1-3]。但如何选择合适的算法求解重建模型并实现快速可靠的图...

非均匀采样和压缩感知技术是有效缩短磁共振成像（magnetic resonance imaging, MRI）扫描时间的重要手段之一。稀疏重建方法能够从少量的非均匀采样数据中恢复出完整的图像[1-3]。但如何选择合适的算法求解重建模型并实现快速可靠的图像重建至关重要。pFISTA（projected fast iterative soft-thresholding algorithm）是一种用于稀疏重建的简单有效的算法,它具有简单、高效和参数少的特点[4],已成功扩展到并行MRI [5, 8]。但其收敛标准仍然是一个未解决的问题,给用户选择算法参数带来困难。此外,现有的单线圈pFISTA收敛条件不适用于并行成像pFISTA。本文对用于并行成像的pFISTA算法的收敛性进行证明和分析,并给出了使用pFISTA求解SENSE和SPIRiT重建的推荐参数。

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河口海岸数字孪生建设与挑战(特邀)

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海洋技术学报 2023年第6期42卷 1-12页

作者：彭忠王长波刘利吕振华朱学明何青李武宋德海周烜武文柴扉彭伟彭伟 WANG Zhengbing YE Qinghua 华东师范大学河口海岸学国家重点实验室上海200241 华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062 清华大学地球系统科学系北京100084 华东师范大学软件工程学院上海200062 南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海) 广东珠海519085 中交第三航务工程勘察设计院有限公司上海200032 中国海洋大学物理海洋教育部重点实验室山东青岛266100 华东师范大学数据科学与工程学院上海200062 中国海洋大学海洋与大气学院山东青岛266100 厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室福建厦门361102 国家海洋技术中心天津300112 华东师范大学信息化治理办公室上海200062 Delft University of Technology Delft 2628CJNetherlands Deltares Delft 2628CJNetherlands

河口海岸是人类生存的重要空间和经济发展的关键区域。然而,在气候变化和人类活动的双重压力下,河口海岸面临环境恶化、湿地生态受损和灾害风险增加等多重问题。为保障河口海岸可持续发展,本文以数字孪生概念为基础,结合河口海岸多圈层... 详细信息

河口海岸是人类生存的重要空间和经济发展的关键区域。然而,在气候变化和人类活动的双重压力下,河口海岸面临环境恶化、湿地生态受损和灾害风险增加等多重问题。为保障河口海岸可持续发展,本文以数字孪生概念为基础,结合河口海岸多圈层多界面的系统特征,提出了一个综合河口海岸立体监测和数据聚融、多过程耦合模型系统、数字孪生体和智能服务平台等关键要素的河口海岸数字孪生系统。此外,本文还详细介绍了构建河口海岸数字孪生系统所需的核心技术,涵盖监测物联网、模型耦合、大数据管理和智能分析,以及知识图谱等。尽管面临多学科全要素综合监测、人地海耦合模拟、跨领域跨行业协同、信息安全保障和服务标准制定等多重挑战,河口海岸数字孪生具有逼近真实、系统关联和提供智能服务等特点,能够提供监测、预报、预警、预演和预案等智能服务。这将有助于提高我们对河口海岸复杂系统演变、预测和应对的研究和应用能力,推动河口海岸学科群的发展,提升风险管理和综合治理水平,为河口海岸可持续发展提供强有力的支持。

关键词：河口海岸数字孪生人地海耦合立体监测网多过程耦合模型知识图谱可视化平台

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人工智能深度学习NMR应用综述与前瞻

人工智能深度学习NMR应用综述与前瞻

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2021第二十一届全国波谱学学术年会

作者：陈棣成王孜郭迪 Vladislav Orekhov 屈小波电子科学系福建省等离子体与磁共振重点实验室厦门大学厦门理工大学计算机与信息工程学院哥德堡大学化学与分子生物学系

深度学习自2006年[1a]被提出以来,对学界和工业界都产生了深远的影响。究其原因是它提供了一种前所未有的处理数据的方法,使得人们的思维从一步步地指导计算机如何求解问题,转变为了只需提供大量数据让计算机自主寻找"最优解"...

深度学习自2006年[1a]被提出以来,对学界和工业界都产生了深远的影响。究其原因是它提供了一种前所未有的处理数据的方法,使得人们的思维从一步步地指导计算机如何求解问题,转变为了只需提供大量数据让计算机自主寻找"最优解"[1b]。不仅如此,随着计算机性能的快速发展,深度学习这种以数据驱动为主的,通过大量非线性分类器堆叠拟合输入转换到输出的近似函数映射[1c]的数据处理方法,将落地更廉价、实施更简便、成果积累更迅速。因此,我们首次对深度学习在核磁共振（NMR）波谱中的应用进行了回顾,并指出它可能将成为NMR波谱应用中更有效和更强大的工具。

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人工智能NMR谱快速采集与超快速重建

人工智能NMR谱快速采集与超快速重建

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2021第二十一届全国波谱学学术年会

作者：黄奕晖鲁恒发邱天予郭迪 Tatiana Agback Vladislav Orekhov 陈忠屈小波厦门大学电子科学系福建省等离子体与磁共振研究重点实验室厦门理工学院计算机与信息工程学院瑞典农业科学大学分子科学系哥德堡大学化学与分子生物学学院

核磁共振（Nuclear Magnetic Resonance, NMR）波谱是现代化学和生命科学的重要工具,但信号采集时间随着波谱的分辨率和维度的提高而快速增加。非均匀采样（Non-Uniform Sampling, NUS）通过欠采样信号来降低采集时间,并对信号进行先验...

核磁共振（Nuclear Magnetic Resonance, NMR）波谱是现代化学和生命科学的重要工具,但信号采集时间随着波谱的分辨率和维度的提高而快速增加。非均匀采样（Non-Uniform Sampling, NUS）通过欠采样信号来降低采集时间,并对信号进行先验假设后进行波谱重建[1-6]。然而,这些方法使用不同的先验知识,难以同时利用各种信号特性,取得各种信号特征的最优组合。以深度学习为代表的人工智能技术,不需要预定义的先验假设,具有强大的从大量数据自学习信号特征的能力。

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基于相位光滑特性的高分辨率磁共振扩散加权图像重建

基于相位光滑特性的高分辨率磁共振扩散加权图像重建

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2021第二十一届全国波谱学学术年会

目前临床上常用的扩散加权成像（diffusion weighted imaging, DWI）主要采用单次激发平面回波成像。但单次激发DWI图像分辨率低且容易产生畸变。多次激发DWI可以提高图像分辨率和抗畸变能力,但不同次激发间存在的相位差导致直接重建图...

目前临床上常用的扩散加权成像（diffusion weighted imaging, DWI）主要采用单次激发平面回波成像。但单次激发DWI图像分辨率低且容易产生畸变。多次激发DWI可以提高图像分辨率和抗畸变能力,但不同次激发间存在的相位差导致直接重建图像存在明显伪影。我们提出一种约束图像相位光滑特性的多次激发DWI图像重建方法[1]。该方法利用图像相位的光滑构特性来构造低秩结构化矩阵[2],并利用部分奇异值和约束重建[3-6]。所提重建模型如下:

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基于Graph稀疏表示的多对比度MRI联合重建方法

基于Graph稀疏表示的多对比度MRI联合重建方法

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2018第二十届全国波谱学学术年会

作者：赖宗英张心林郭迪陈忠屈小波厦门大学电子科学系福建省等离子体与磁共振研究重点实验室集美大学信息工程学院厦门理工学院计算机与信息工程学院

加速磁共振成像是MRI研究重点问题之一,稀疏采样可加速成像但需要合适算法对欠采样k空间进行恢复。MRI多对比度成像能提供丰富的对比度信息,本文提出两种利用多对比度图像结构相似性的稀疏重建方法,降低图像重建误差。假设多对比度图像... 详细信息

加速磁共振成像是MRI研究重点问题之一,稀疏采样可加速成像但需要合适算法对欠采样k空间进行恢复。MRI多对比度成像能提供丰富的对比度信息,本文提出两种利用多对比度图像结构相似性的稀疏重建方法,降低图像重建误差。假设多对比度图像中存在一个对比度图像为全采样图像,我们提出利用全采样图像训练Graph稀疏变换,然后用该变换重建另一种对比度的欠采样图像(MGBRWT[1]):

关键词：稀疏变换全采样重建方法稀疏表示 MRI Graph

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