8月22日，应数学与统计学院（密码学院）邀请，南方科技大学王超副研究员在数学南楼S107为学院师生作题为“Joint reconstruction and deformation correction in 4D X-ray spectro-tomography”的学术报告，相关专业教师和研究生参加了此次报告。
本次报告中，王超副研究员分享了其在四维X射线光谱断层成像领域的最新研究成果。X射线光谱断层成像是一种高维成像技术，常受非刚性样本变形的影响，这些变形会引入严重伪影并降低光谱精度。报告提出了一种数据驱动的变分框架，通过隐式神经网络对物体及其运动进行建模，从而解决这一病态逆问题。通过将连续变化的衰减系数表示为基于坐标的函数，并将运动表示为可微的翘曲场，该方法将传统的基于网格的重建转化为对网络权重的联合优化。该方法利用Radon变换的物理特性作为自监督正则化器，提供连续的归纳偏置，从而在无需外部训练数据的情况下实现高保真、运动校正的光谱恢复。
报告过程中，王超副研究员通过理论分析、数值实验和具体实例，生动展示了该方法在四维X射线光谱断层成像中的应用潜力。
该报告内容前沿，涉及图像处理、科学计算与交叉学科数据科学等多个领域，引起了师生们的浓厚兴趣。报告结束后，与会者积极提问，就报告相关内容与王超副研究员展开讨论。王超副研究员耐心解答，并分享了研究经验，为研究生学习提供了宝贵建议。现场学术氛围热烈，参会师生表示收获颇丰。
专家简介：
王超，南方科技大学统计与数据科学系副研究员，博导，其研究方向主要为图像处理、科学计算与交叉学科的数据科学。以第一作者或通讯作者身份在Cell子刊、SIAM系列、IEEE汇刊等权威期刊及CCF-A会议发表论文30余篇。入选广东省青年珠江学者，深圳市鹏城孔雀计划特聘岗位，获CVPR研讨会最佳论文奖，CSIAM年会学生论文奖，以及2次获得SIAM差旅奖。主持国家自然科学基金项目两项、省部级基金一项、深圳市科研项目一项。担任期刊J. Math. Imaging Vision（中国数学会T2期刊）的特刊客座主编。
（数学与统计学院（密码学院）陈楠楠）
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