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Contenuto archiviato il 2024-06-18

Stochastic Optimisation and Simulation in Image Processing

Obiettivo

The aim of this fellowship proposal on Stochastic Optimisation and Simulation in Image Processing (SOSIP) is to investigate new computational methods to perform Bayesian inference in challenging inverse problems arising in statistical image processing. Precisely, this proposal intends to explore new stochastic approximation and Markov chain Monte Carlo methods to perform Bayesian inference in high-dimensional statistical models that are not differentiable (e.g. involving l1 or total-variation regularizations). A special focus will be given to methods that combine state-of-the-art stochastic optimisation and simulation with techniques from modern high-dimensional convex optimisation (e.g. proximal splitting, dualisation, augmented Langrangian decomposition, Moreau envelope, etc.). Two main classes of methods will be considered: (1) optimisation-empowered MCMC algorithms to simulate efficiently from high-dimensional models that are not differentiable and (2) MCMC-empowered (stochastic) optimisation schemes to maximize intractable functions related to complex Bayesian models with latent variables (e.g. marginal likelihoods and marginal posterior distributions). Such methods would offer the potential to advance significantly the state-of-the-art in image processing and its application domains (e.g. medical imaging, remote sensing, astronomy, etc.). The proposed methodologies will be applied to two challenging medical imaging problems that cannot be satisfactorily solved using existing simulation or optimisation techniques: (1) unsupervised blind dynamic EEG image reconstruction for low-cost functional brain imaging and (2) non-rigid multi-modal EPID + CT image fusion for 'on-line' radiotherapy-treatment-plan monitoring. The proposed work will be conducted in collaboration with researchers at Technical University of Lisbon, University of Toulouse, Buenos Aires Institute of Technology, FLENI Hospital of Buenos Aires, Edinburgh Cancer Centre and Heriot-Watt University.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

FP7-PEOPLE-2013-IEF
Vedi altri progetti per questo bando

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

MC-IEF - Intra-European Fellowships (IEF)

Coordinatore

UNIVERSITY OF BRISTOL
Contributo UE
€ 231 283,20
Indirizzo
BEACON HOUSE QUEENS ROAD
BS8 1QU BRISTOL
Regno Unito

Mostra sulla mappa

Regione
South West (England) Gloucestershire, Wiltshire and Bristol/Bath area Bristol, City of
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

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