MEDICAL X-RAY ADVANCED IMAGING ALGORITHM AND INSTRUMENTATION LABORATORY
AI for Engineering in Computed Tomography
南方医科大学 医学X射线前沿成像算法与装备实验室（Medical X-ray Advanced Imaging Algorithm and Instrumentation Laboratory，简称MIX‑AIAI Lab）由国家级领军学者马建华教授与南方医科大学曾栋副研究员共同领导，聚焦低剂量高分辨CT成像理论与算法，致力于突破临床辐射剂量与图像质量之间的矛盾，推动国产高端CT装备自主创新。
研究方向
RESEARCH DIRECTIONS医学CT高分辨成像理论
突破传统解析重建算法固有的空间分辨率极限，基于对X射线光子与物质相互作用物理过程及噪声统计特性的精确建模，从原始投影数据中重建微米至亚毫米级的组织精细结构信息。
数模双驱动医学CT重建方法簇
将CT系统的确定性知识作为硬约束植入网络前向传播，以数据驱动的学习模块作为对未知系统偏差与患者特异性变化的软补偿，兼顾零样本可解释性与深度网络的强拟合能力。
光子CT定量成像技术
以光子计数探测器为物理基底，构建从原始信号校正、物理模型构建到高维迭代重建与预临床验证的完整技术链条，为精准医学提供高分辨率、低辐射剂量的专用成像框架。
灌注CT功能成像技术
动态监测造影剂在脑组织中的时空分布，定量提取CBF、CBV、MTT、TTP等功能参数，为急性缺血性脑卒中、脑肿瘤及神经退行性疾病的早期诊断提供不可替代的生理信息。
新一代CT成像理论与技术
融合新型物理前端设计、非线性逆向求解、多传感器同步触发及多模态联合重建等技术，构建“极低剂量、极高速度、多维信息”的新一代CT成像范式。
最新动态
LATEST UPDATESMiX-AIAI Lab课题组招生计划
MiX-AIAI Lab每年招收硕士生9名、科研实习生1名，欢迎具有生物医学工程、计算机与人工智能、应用数学、电子信息等背景的推免/统考硕士生及科研实习生加入。
阅读全文 →研究速递：SMUPhantom——可3D打印的模块化CT灌注物理体模
MiX-AIAI Lab团队曹博宣等人提出SMUPhantom，一种基于3D打印的模块化CT灌注物理体模，用于CTP扫描协议与定量重复性的受控评估，成果发表于Biomedical Physics & Engineering Express。
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团队提出服务器轮转联邦学习方法(SRFLM)，解决多供应商数据协作难题，发表于Nature Communications Engineering
阅读全文 →课题组6篇论文入选CT Meeting 2026国际会议
第九届X射线计算机断层成像图像形成国际会议（CT Meeting 2026）在美国盐湖城举行，课题组6篇论文入选，其中5篇海报展示、1篇线上口头报告。
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