Objetivo
This project will develop model-aware, i.e. physics-informed, learning methods for solving imaging inverse problems (IIPs) in fluorescence microscopy imaging (FMI). IIPs are frequently encountered in FMI whenever a visual representation of a biological sample needs to be reconstructed from incomplete and noisy input measurements. Such IIPs are typically ill-posed: their solution (if it exists) is unstable to perturbations. Classical model-based approaches reformulate the IIP at hand as an energy minimisation task. Such approaches rely both on the (approximate) knowledge of the complex physical processes involved and on the mathematical design of hand-crafted optimisation methods whose tuning is often very time-consuming. Concurrently, the impressive development of machine and deep learning methods has enabled the applied imaging community with new data-driven methodologies providing unprecedented results in tasks such as image classification. The performance of data-driven methods for solving IIPs in FMI, however, is halted by their intrinsic unstable behaviour. In MALIN, I propose an integrative paradigm where the stable performance of model-based approaches is combined with the effectiveness of data-driven techniques by means of shallow model-constrained learning and deep physics-informed generative approaches. The reliability of the model-aware methods proposed will be justified by theoretical results providing reconstruction and convergence guarantees. The study will further account for possible geometric invariances and imperfect physical modelling, showing robustness to modelling errors which are frequent when standard (low-cost) equipment is used. Algorithmic acceleration strategies and inexact/stochastic algorithms will be devised to guarantee efficient performance also under limited computational resources and training data. The methodologies will be deployed on several IIPs in FMI and democratised through the release of open software and plug-ins.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
- ciencias naturales informática y ciencias de la información software
- ciencias naturales ciencias físicas óptica microscopía
Para utilizar esta función, debe iniciar sesión o registrarse
Le pedimos disculpas, pero se ha producido un error inesperado durante la ejecución.
Necesita estar autentificado. Puede que su sesión haya finalizado.
Gracias por su comentario. En breve recibirá un correo electrónico para confirmar el envío. Si ha seleccionado que se le notifique sobre el estado del informe, también se le contactará cuando el estado del informe cambie.
Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
-
HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMA PRINCIPAL
Ver todos los proyectos financiados en el marco de este programa
Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación
Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2023-STG
Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoriaInstitución de acogida
Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
16126 GENOVA
Italia
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.