克日，，，，，8188cc威尼斯理学院硕士研究生张浩在导师应时辉教授和温智婕副教授的指导下，，，，，以第一作者在医学影像人工智能领域顶级期刊《Medical Image Analysis》（中科院一区TOP，，，，，影响因子10.7）在线揭晓了多模态MRI重修方面的最新事情“Deep unfolding network with spatial alignment for multi-modal MRI reconstruction”。。
本文从数学优化的视角提出了一种新的深度睁开网络（DUN-SA），，，，，用于在MRI重修中同时处置惩罚跨模态空间错位和多模态重修问题的可诠释学习建模。。通过引入跨模态对齐的先验项，，，，，将空间对齐使命自顺应地嵌入重修历程。。该要领通过迭代交替优化对齐和重修使命，，，，，并使用逐步对齐的参考模态提供先验信息，，，，，显著提升了目的模态的重修质量。。实验效果显示，，，，，DUN-SA在多个真实数据集上优于现有的先进要领，，，，，并相比于其它要领对模态间的空间错位问题越发鲁棒。。
我校理学院数学系硕士生张浩为论文第一作者，，，，，相助者为8188cc威尼斯理学院温智婕副教授，，，，，通讯与信息工程学院施俊教授，，，，，上海市应用数学与力学研究所、力学与工程科学学院应时辉教授为通讯作者。。该效果获得了国家重点研发妄想和国家自然科学基金重点项目等资助和支持。。
论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1361841524002561
