Simon Arridge:动态高分辨率光声层析成像
光声层析成像(PAT)是一种结合了高分辨率和新型对比机制的强大的新型成像技术，被称为“耦合物理成像”方法。在许多成像模式中，获取速度和分辨率之间存在权衡。当考虑时变成像(4D)和多光谱成像(5D)时，这尤其相关。在本次演讲中，我们介绍了以下几个方面的最新进展:1)利用新的多探测器/随机采样方案进行数据采集的压缩感知方法2)新的时空正则化方法的应用3)基于变分和基于学习的方法的结合。
与:Paul Beard, Marta Betcke, Ben Cox, Andreas Hauptmann, Nam Huynh, Felix Lucka, Edward Zhang合作

光声层析成像:非狄拉克δ源近似和最佳传感器位置的确定
光声成像是一种非侵入性医学成像技术，构成了一种精确和廉价的替代x射线成像技术。原理是用脉冲激发身体，引起不均匀的照明，从而使组织膨胀。光的吸收产生声波压力，声波压力由传感器测量。
然后，通过求解逆问题，了解体外声波的测量值，就可以实现体内非均匀性的重建。在许多情况下，纳秒脉冲可以用狄拉克脉冲来近似，狄拉克脉冲导致柯西问题，对于柯西问题，可以使用时间反转算法或逆球面Radon变换来重建初始数据。
这项工作的第一个贡献是分析了非狄拉克近似的情况。事实上，这种近似在某些实验情况下是失败的，即使用具有最小脉冲能量的多重超短激光脉冲来避免激光损伤。在这种情况下，我们将看到相关的逆问题仍然有助于等价的柯西问题，其中初始数据现在可以表示为原始源与仅依赖于脉冲的显式核的卷积乘积。
第二个贡献涉及在部分数据的情况下确定最佳传感器位置。更准确地说，主要问题是:根据对第一个系列测量的了解，如何在执行第二个测量之前巧妙地定位传感器?这里的主要思想是优化一个描述重建质量的可观察的常量函数。
这是与M. Bergounioux, C. Lucas和Y. Privat的合作。

查尔斯·爱普斯坦：相位恢复问题的几何
在纳米或亚纳米长度尺度上成像的最强大的方法之一是使用x射线源的相干衍射成像。对于非晶(非晶)样品，原始数据可以解释为未知物体连续傅里叶变换的模量。利用关于样本的先验信息(如支持度)，一个自然的目标是通过计算手段恢复相位，之后可以以高分辨率可视化未知物体。虽然针对这一相位恢复问题已经提出了许多算法，但对其适位性的仔细分析却很少受到关注。事实上，一般来说，这个问题不是适定的，它描述了一些潜在的几何问题，这些问题是造成不适定的原因。然后，我们展示了如何使用这种分析来开发实验协议，导致更好的条件逆问题。

马赛厄斯芬克:稍后通知

Orçun Göksel:超声成像的逆问题
本演讲旨在概述医学超声成像，其中复杂波传播的简化可以用来制定不同的反问题，以成像不同的组织特性。波束形成是由获取的多传感器时间轨迹生成空间分辨率的回波图像;超声计算机断层扫描是对局部声速等传播参数的层析重建;弹性成像是通过连续图像观察到的组织内部运动，利用超声(但不只是超声)重建组织的粘弹性图。估计组织中的散射分布也将被演示为反卷积的逆问题，特别用于在基于射线追踪的近似中建模组织特定的散射，旨在为医学训练进行实时超声图像模拟。

Ender Konukoglu: MRI重建与深密度先验
深度学习技术为图像重建问题提供了令人兴奋的机会。在这次演讲中，我们将研究磁共振成像重建作为贝叶斯MAP估计问题，使用先验模型作为深度网络。

皮埃尔·米连:混合成像中的直接反演方法
通过混合医学成像技术(如光声、声光、超声弹性成像……)，我们能够访问“内部”数据，而不是传统成像中的“边界数据”。从这些内部数据重建感兴趣的参数有时可以用一种直接稳定的方法来完成。我们将给出两个成像技术的例子(声学-磁层析成像和超声弹性成像)，其中一个可以有效地直接重建感兴趣的参数，而无需使用迭代方法。

Francisco Romero:超快超声成像，时空滤波和动态超分辨率
最近在超声成像方面有了成功的发展，大大提高了采样率，从而增强了这种成像的能力。特别是在血管成像方面，微气泡跟踪技术的使用使我们能够超分辨血管，通过估计粒子在血管内的速度，可以计算出血管的直径。
在此背景下，我们对超快成像过程进行建模，并提出了一种用于血管成像的时空滤波算法。作为第二部分，我们对微气泡跟踪问题建模，将其表述为相空间(位置和速度空间)中的稀疏尖峰恢复问题，这允许我们同时获得微气泡的速度和它们的位置。这就产生了用于点源跟踪的L1最小化算法，它有望比目前的替代方案更快。

奥特Scherzer：图像分析的变分方法及细胞分裂检测的应用
在这次谈话中，我们回顾了图像重建和图像分析正则化的基本概念。在反问题社区中，正则化的主要问题是处理数值不稳定性，而计算机视觉中的主要问题是处理非唯一性。我们展示了解决实际问题时这些不同目标的结果。作为一个应用，我们考虑检测细胞分裂。

Laurent Seppecher:稍后通知