5月12日下午2：30，应统计与数学学院邀请，来自上海交通大学数学系与自然科学研究院的特别研究员张小群教授和浙江理工大学的沈益教授在4556银河国际文波楼统计与数学学院四楼会议室分别作了题为“Redundancy and sparsity exploiting for Dynamic Image reconstruction and segmentation”和“Compressed sensing and Redundancy”的学术讲座，学院的部分教师和研究生参加了此次学术讲座，且讲座由统计与数学学院硕士生导师焦雨领副教授主持。
讲座中，张小群教授主要讲的是如何利用数据冗余和稀疏的动态图像来处理医疗成像的问题。首先，张小群教授讲到在动态医学成像中，如动态MRI超声，可用于生理过程的表征，并指出对于动态pMRI来说，最重要的问题是在空间域获得较少的数据同时，保证重建图像的质量。其次，张小群教授还指出由于图像质量低和手术导航的实时计算需求，使超声视频区域的兴趣分割成为了一个具有挑战性的任务，而张小群教授则通过使用小波分析方法解决了这个问题，使得移动边界的连续性和规律性有效地纳入加权稀疏正交化，且不会引入一个繁重的计算负担，并使其应用在了临床试验中。
沈益教授讲到近年来，压缩传感技术引发了一系列相关的重大研究活动，并说明稀疏信号可以把以前被认为是不完整的信息进行重建。沈益教授还指出虽然传统的最小二乘方法也是一种数学优化技术，它可以通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配，简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小，但是最小二乘方法却无法很好地解决图像的压缩问题，所以沈益教授为大家介绍了小波分析、压缩感知，D-RIP算法等方法在图像去噪建模等理论方法和实际生活中的应用，以及沈益教授自己最近的研究成果。
两位教授的整场讲座深入浅出，并在讲座的最后为在场师生提出的问题进行了认真详细地讲解，这使得在场师生对相关知识有了更全面、清晰、深刻的认识，为学生们以后的学术研究提供了指导，充分达到了本次学术讲座的目的，最后讲座在到场的各位师生的热烈掌声中圆满结束。
