Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Network Inpainting via Optimal Transport

Opis projektu

Postęp technologiczny umożliwia rekonstrukcję obrazu naturalnych sieci

Precyzyjna cyfrowa rekonstrukcja naturalnych sieci, takich jak naczynia krwionośne czy korzenie roślin, jest niezbędna do zapewnienia odpowiednio wysokiej jakości prognoz opartych na symulacji. Jednak dostęp do tych struktur można często uzyskać tylko za pomocą nieinwazyjnych technik obrazowania, podczas stosowania których powstają artefakty podważające wiarygodność danych i symulacji. Finansowany przez program działań „Maria Skłodowska-Curie” projekt NIOT ma na celu opracowanie matematycznych i technologicznych rozwiązań umożliwiających rekonstrukcję sieci na podstawie obrazów zawierających artefakty. Koncepcja zakłada wykorzystanie najnowszych osiągnięć w teorii transportu rozgałęzionego w wariacyjnej metodzie przetwarzania obrazu. Ostatecznym celem jest umożliwienie rekonstrukcji uszkodzonych sieci naczyniowych w skanach MRI pacjentów.

Cel

"The precise digital reconstruction of natural networks such as blood vessels or plant roots is crucial to ensure the quality of
simulation-driven predictions. However, these structures can often be accessed only via noninvasive techniques, leading to artifacts
that compromise the reliability of the data and the derived simulations. No technological solution is currently able to recover digital
reconstructions of ""real"" networks from corrupted images.

The NIOT (Network Inpainting via Optimal Transport) project aims to fill this technological gap by defining for the first time a robust
mathematical formulation of the image network reconstruction problem. Thanks to the most recent advances of the optimal
transport theory, we will finally encode into equations the well-known fact that several natural networks are designed to transport
resources with the least effort possible. We will adopt a variational image processing method, where the reconstructed network is
obtained as the density minimizing the sum of the discrepancy with the observed data and a branch inducing functional. As such, our
proposed methodology builds a bridge between the image regularization and optimal transport communities.

A major ambition of the project is to pair the theoretical analysis with robust simulation tools that are capable of handling real data
arising from MRI acquisition techniques. This will require exploitation and development of dedicated components to handle large
datasets, both from a data handling and a multiscale simulation perspective. Our algorithm will be tested on a sequence of
increasingly channeling problems. We will start from simple synthetic networks, then we will use an high-quality map of the blood
vessel network of a mouse brain. The final benchmark will be to reconstruct of corrupted vascular networks in MRI scans of human
patients."

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Projekt nie został jeszcze sklasyfikowany według klasyfikacji EuroSciVoc.
Wskaż dziedziny nauki, które twoim zdaniem są najbardziej istotne z punktu widzenia tego projektu i pomóż nam usprawnić naszą usługę klasyfikacji.

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2022-PF-01

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

UNIVERSITETET I BERGEN
Wkład UE netto
€ 210 911,04
Koszt całkowity
Brak danych