2016年1月11日，马萨诸塞大学卢维尔分校Hengyong Yu教授在来校做题为“Compressed Sensing in Computed Tomography”的学术报告，报告讨论两种基于压缩感知的计算机断层重建方法，一种是基于压缩感知的内重建，另一种是基于字典学习的低剂量重建。结论表明，通过假设图像内部满足分段多项式的条件，内重建在理论上可以通过压缩感知精确实现，打破了对于内重建没有唯一解的传统认知。另一方面，基于字典学习的表示方法是一种先进的压缩感知方法。基于字典的计算机断层重建在保护图像细节的同时，可以很好的抑制图像噪声。Yu教授生动的表达及循序渐进的内容深入，激发了在场的老师和学生的兴趣，进一步开阔了学术视野。
