为加强研究生学术交流活动，推进学术创新，特开通“研究生学术报告预告区”。我校研究生和教师可以在预告区及时发布和了解有关研究生学术报告的信息，届时参加。也可就某学术报告展开专题讨论与交流。
稀疏表示是一种对原始信号的分解过程，该分解过程借助一个事先得到的字典或者基函数，也称为过完备基，将输入信号表示为字典或者过完备基的近似线性组合。通过分析稀疏表示系数，从而获得原始信号信息，以达到恢复原始信号的目的。压缩感知理论指出“如果一个信号是稀疏的或者是可压缩的，则可以利用一个观测矩阵将信号投影到一个低维空间上，其中低维空间中的每个观测值都包含了整体信号的信息，它们之间具有很小的冗余性，这样就可以根据少量的观测值，通过求解一个优化问题就可以将信号准确的重构回来”。对于医学CT图像而言，其主要问题在于医学CT图像是否具有稀疏性，或者是如何经过变换转化为稀疏的，能否利用稀疏表示很好地实现CT图像重建，这方面的研究已经有学者进行了证明。