报告题目：面向磁共振成像的无训练生成式图像重建----样本调控与递推演化

报 告 人：朱庆永（中国科学院深圳先进技术研究院）

报告时间：2026年05月30日（周六）下午16:00-18:00

报告地点：龙洞校区行政楼610报告厅

主 持 人：周长胜

摘要：本报告围绕无训练生成式 MRI 重建问题，重点介绍 CogGen 与 DynGen 两条求解思路。CogGen 从数据侧出发，通过认知负载启发的 k-空间样本调控，决定哪些测量在何时、以何种强度参与重建，从而缓解统一均匀拟合带来的噪声放大与半收敛问题。DynGen 则从反演过程侧出发，利用 Landweber 等经典递推格式诱导动力学损失，引导网络输出沿更合理的残差路径演化。整体上，本报告探索如何在不依赖外部训练数据的条件下，提高生成式 MRI 重建的稳定性、效率和细节保真能力。

报告人简介：朱庆永，现任中国科学院深圳先进技术研究院医学人工智能研究中心助理教授，深圳市“鹏城孔雀计划”特聘人才。2020年获西安交通大学计算数学博士学位，2022年在中国科学院深圳先进技术研究院完成博士后训练。主要研究方向为计算成像、反问题优化以及几何深度学习。近年来，在 Inverse Problems、IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics、Discrete Mathematics、IEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences、Numerical Algorithms、IEEE Signal Processing Letters、Medical Physics、MICCAI-MLMI、ISMRM 和 IEEE EMBC 等领域权威期刊和知名国际会议上发表学术论文20余篇，并围绕成像方法与系统申请技术发明专利9项，其中授权3项。目前主持或作为骨干参与国家自然科学基金、科技部重点研发计划“数学和应用研究”专项、中国博士后科学基金面上项目以及广东省区域联合粤深青年基金等项目等。