2024年5月23日，计算感知实验室2024届李嘉钰同学、陈晓蝶同学、陈邦郡同学、卢梦丽同学、何王凤同学、施博轩同学、曾称松同学在复旦大学附属中山医院厦门医院住院部放射科室分别进行了硕士研究生论文答辩。本次答辩邀请了复旦大学附属中山医院厦门医院的周建军主任医师、厦门大学附属第一医院汪建华主任医师、厦门大学郭杰锋副教授、厦门大学林美金助理教授、福州大学张心林讲师作为答辩评委，在复旦大学附属中山医院厦门医院住院部放射科进行答辩，并通过腾讯会议的形式线上同步开放，在线参会人数多达30余人。

李嘉钰的答辩题目是“基于云服务的磁共振波谱智能量化和分析平台”，主要围绕磁共振波谱在临床科研中的应用瓶颈问题，提出了行业内首个磁共振波谱智能量化和分析平台（CloudBrain-MRS），实现对磁共振波谱的一站式预处理、量化和分析。李嘉钰同学介绍了自己的研究工作，并对答辩委员会提出的问题给予准确和合理的回答。答辩专家组肯定了这篇硕士学位论文的创新性和应用价值，同时对这篇硕士学位论文的优缺点进行了评价，并提出建设性意见。最后，经过答辩委员会评议和无记名投票，李嘉钰顺利通过了学位论文答辩。

陈晓蝶的答辩题目是“物理模型驱动人工智能的磁共振编辑谱定量方法“，以人脑中主要抑制性神经递质γ-氨基丁酸(Gamma-Aminobutyric Acid, GABA)的磁共振编辑谱定量方法为研究对象，结合深度学习技术，提出了一种基于线性最小二乘法的人工智能磁共振编辑谱定量方法和一种基于物理先验的自监督深度学习磁共振编辑谱定量方法。陈晓蝶同学展示了自己的研究工作，并详细地讲解了论文的基本情况、过程、依据和结果。答辩委员会老师认真聆听报告，并考察学术对论文的熟悉程度和对专业知识的掌握程度，答辩专家组还对答辩的硕士学位论文的优缺点进行了评价，并提出建设性意见。最后，经过答辩委员会评议和无记名投票，陈晓蝶顺利通过了学位论文答辩。

陈邦郡的答辩题目是“基于Web的医学影像智能标注云平台”，主要聚焦当前医学影像标注效率低、标注工作量大的问题，实现无需本地安装的标注平台，用户使用浏览器即开即用，并且使用平台提供的智能标注工具可大幅提升标注效率，并基于肾癌病例进行了验证。陈邦郡同学介绍了自己的研究工作，并逐一回答了答辩评委以及线上听众提出的问题。答辩专家组肯定了这篇硕士学位论文的创新性和应用价值，同时要求陈邦郡同学针对论文答辩中存在的问题对论文进行修改，进一步提升论文的学术性和严谨性。最后，经过答辩委员会评议和无记名投票，陈邦郡顺利通过了学位论文答辩。

卢梦丽的答辩题目是“基于Web的脑区智能分割及可视化云平台”，是以脑区分割为入口的大脑定量分析可视化云平台。报告过程中，卢梦丽同学展示了平台的实现效果，并详细讲解了平台的设计与实现。之后各位答辩老师也对工作内容提出了问题，来深入了解该研究工作以及考察该同学对专业知识的掌握程度。最后，经过答辩委员会评议和无记名投票，卢梦丽顺利通过了学位论文答辩。

何王凤的答辩题目是“基于增强 CT 图像的肝癌早期诊断及术后肝衰预测"，提出了肝癌与肝硬化的分类方法，以辅助医生诊断早期肝癌。同时建立了术后肝衰预测模型，可作为临床选择治疗方法的参考之一，以期降低术后肝衰的发生率。何王凤同学展示了自己的研究工作，并详细地讲解了论文的基本情况、过程、依据和结果。答辩委员会老师认真聆听报告，并考察学术对论文的熟悉程度和对专业知识的掌握程度，答辩专家组还对答辩的硕士学位论文的优缺点进行了评价，并提出建设性意见。最后，经过答辩委员会评议和无记名投票，何王凤顺利通过了学位论文答辩。

施博轩的答辩题目是“多b值联合的深度学习扩散磁共振图像重建”，围绕快速重建高质量扩散磁共振图像，提出了一种基于注意力机制的多b值联合扩散磁共振图像重建算法。施博轩同学首先介绍了自己的研究工作，详尽介绍了该课题的研究背景、所提方法、实验结果、总结展望等内容。答辩委员会老师们认真聆听内容并提出建设性意见。最后，经过答辩委员会评议和无记名投票，施博轩同学顺利通过了学位论文答辩。

曾称松的答辩题目是“深度学习的扩散加权成像与双域扩散张量成像去噪"，关注扩散张量成像的去噪问题，从扩散加权图像和参数图像进行去噪并融合，提升了去噪效果。曾称松同学展示了自己的研究工作，并详细地讲解了论文的基本情况、过程、依据和结果。答辩委员会老师认真聆听报告，并考察学术对论文的熟悉程度和对专业知识的掌握程度，答辩专家组还对答辩的硕士学位论文的优缺点进行了评价，并提出建设性意见。最后，经过答辩委员会评议和无记名投票，曾称松顺利通过了学位论文答辩。