主要研究图像重构，典型的图像重构问题有去模糊、去噪、超分辨率等，我们特别关注医学图像重构问题。 医学图像重构问题可以用y=A(u)+ε表示， 其中y是观测数据，ε是观测噪音， u是要推断的原始图像，A是前向算子(比如偏微分方程、randon-transform等)。

我们把该问题标准化为一个贝叶斯反问题， 使用贝叶斯推断的方法求解u。使用贝叶斯推断方法求解医学图像重构的优势有

(1) 相对确定性方法，贝叶斯方法在小数据集上更稳健, 这克服了医学图像数据集难以获取或获取代价高的缺点；

(2) 作为推断结果的应用，我们可以检验图像中某个区域是病灶的概率。