医学图像配准：配准网格重叠控制问题及相关深度学习方法
数学专题报告
报告题目(Title)：医学图像配准：配准网格重叠控制问题及相关深度学习方法
报告人(Speaker)：韩欢教授（武汉理工大学）
地点(Place)：腾讯会议：620-816-693
时间(Time)：2024年10月29日周二下午2点
邀请人(Inviter)：段玉萍
报告摘要
已有的大多数图像配准模型都存在物理网格重叠现象。关于此问题的研究，存在三类挑战：1.怎样限制解的集合；2.配准网络训练标签缺失问题；3.训练样数据量少。针对上述困难，本报告建立2D/3D共形配准变分框架，给出相关变分模型解的存在性条件及其小样本深度学习方法。
主讲人简介
韩欢，武汉理工大学副教授，博导，从事医学图像配准相关的变分理论与小样本学习研究，主持国家自然科学基金(面上、青年项目)、湖北省自然科学基金面上项目等项目，参与国家重点研发计划项目。在SIAM J. Multiscale Model. Simul.、SIAM J. Imaging Sci.、ESAIM: Math. Model. Numer. Anal.、IEEE Trans. Multimedia、Inverse Probl. Imag.等国际权威期刊发表论文20余篇。
