Projekty finansowane przez NCN
[inPHASE] Algorytmy wnioskujące do ilościowego obrazowania fazowego opartego o analizę obrazów prążkowych
2021/41/N/ST7/04057
Słowa kluczowe:
algorytmy wnioskujące głębokie uczenie konwolucyjne sieci neuronowe mikroskopia interferencyjna obrazowanie obliczeniowe wnioskowanie Bayesowskie
Deskryptory:
- ST7_11: Zastosowania elementów i systemów elektronicznych, optoelektronicznych i fotonicznych (np. w inżynierii biomedycznej)
- ST7_5: Układy z elementami elektronicznymi, optoelektronicznymi i fotonicznymi
Panel:
ST7 - Inżynieria systemów i komunikacji: elektronika, komunikacja, optoelektronika
Jednostka realizująca:
Politechnika Warszawska, Wydział Mechatroniki
woj.
Konkurs: PRELUDIUM 20 - ogłoszony 2021-03-15
Przyznana kwota: 139 568 PLN
Rozpoczęcie projektu: 2022-01-04
Zakończenie projektu: 2025-01-03
Planowany czas trwania projektu: 36 miesięcy (z wniosku)
Status projektu: Projekt zakończony
Opis Projektu
Pobierz opis projektu w formacie .pdf
Uwaga - opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.
Dane z raportu końcowego/rocznego
- Publikacje w czasopismach (4)
- DeepVID: deep-learning accelerated variational image decomposition model tailored to fringe pattern filtrationAutorzy:Maria Cywińska, Konstanty Szumigaj, Michał Kołodziej, Krzysztof Patorski, Vicente Mico, Shijie Feng, Chao Zuo, Maciej TrusiakCzasopismo:Journal of Optics (rok: 2023, tom: 25, strony: 045702+16), Wydawca: IOP PublishingStatus:OpublikowanaDoi:10.1088/2040-8986/acb3df - link do publikacji
- DeepVID: deep-learning accelerated variational image decomposition model tailored to fringe pattern filtrationAutorzy:Maria Cywińska, Konstanty Szumigaj, Michał Kołodziej, Krzysztof Patorski, Vicente Mico, Shijie Feng, Chao Zuo, Maciej TrusiakCzasopismo:Journal of Optics (rok: 2023, tom: 25, strony: 045702+16), Wydawca: IOP PublishingStatus:OpublikowanaDoi:10.1088/2040-8986/acb3df - link do publikacji
- DeepOrientation: convolutional neural network for fringe pattern orientation map estimationAutorzy:Maria Cywińska, Mikołaj Rogalski, Filip Brzeski, Krzysztof Patorski, Maciej TrusiakCzasopismo:Optics Express (rok: 2022, tom: 30, strony: 42283-42298), Wydawca: Optica Publishing GroupStatus:OpublikowanaDoi:10.1364/OE.465094 - link do publikacji
- DeepOrientation: convolutional neural network for fringe pattern orientation map estimationAutorzy:Maria Cywińska, Mikołaj Rogalski, Filip Brzeski, Krzysztof Patorski, Maciej TrusiakCzasopismo:Optics Express (rok: 2022, tom: 30, strony: 42283-42298), Wydawca: Optica Publishing GroupStatus:OpublikowanaDoi:10.1364/OE.465094 - link do publikacji