OPTical Imaging of Molecular and signalling Activity in Real-time: application to flatfish metamorphosis

Información del proyecto

OPTIMAR

Identificador del acuerdo de subvención: 867450

DOI

10.3030/867450

Proyecto cerrado

Fecha de la firma de la CE 28 Marzo 2019

Fecha de inicio 1 Enero 2021

Fecha de finalización 31 Diciembre 2022

Financiado con arreglo a

• SPREADING EXCELLENCE AND WIDENING PARTICIPATION

Coste total

€ 147 815,04

Aportación de la UE

€ 147 815,04

Coordinado por

CENTRO DE CIENCIAS DO MAR DO ALGARVE
Portugal

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Publicaciones

Other (6)

Model-based neural network for tomographic reconstruction

Autores: Obando M, Mato G, Correia T
Publicado en: Khipu | Latin American Meeting In Artificial Intelligence, 2023
Editor: Latin American Meeting In Artificial Intelligence

Transcriptomics points to an association between the HPT-axis and immune system maturation before and during Senegalensis sole larvae metamorphosis.

Autores: Silva S, Correia T, Manchado M, Power D.
Publicado en: 30th CECE & 9th ISFE | Joint Conference of the European Society for Comparative Endocrinology and of the International Society for Fish Endocrinology, 2022
Editor: Joint Conference of the European Society for Comparative Endocrinology and of the International Society for Fish Endocrinology

Real-time 3D Optical Projection Tomography using Deep Learning (Oral Presentation)

Autores: Obando M, Bassi A, Ducros N, Mato G, Correia T
Publicado en: SPAOM 2021, 2021
Editor: SPAOM
DOI: 10.5281/zenodo.7851764

Physics-Informed Self-supervised Deep Learning Reconstruction for Accelerated First-Pass Perfusion Cardiac MRI.

Autores: Martín-González E, Alskaf E, Chiribiri A, Casaseca-de-la-Higuera P, Alberola-López C, Nunes R, Correia T
Publicado en: arXiv, 2023
Editor: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2301.02033

Real-time 3D Optical Projection Tomography using Deep Learning

Autores: Obando M, Bassi A, Ducros N, Mato G, Correia T
Publicado en: SPAOM 2021, 2021
Editor: Spanish & Portuguese Advanced Optical Microscopy Meeting

Tomografía de Proyección Óptica 3D en Tiempo Real Utilizando Deep Learning

Autores: Obando M, Bassi A, Ducros N, Correia T, Mato G
Publicado en: Congreso I+D+i Mendoza, 2021
Editor: Congreso I+D+i Mendoza

Conference proceedings (3)

The deep SECRET to accelerated first-pass perfusion cardiac MRI

Autores: Martín-González E, Alskaf E, Chiribiri A, Casaseca-de-la-Higuera P, Alberola-López C, Nunes R, Correia T
Publicado en: 30th ISMRM meeting, 2022
Editor: International Society for Magnetic Resonance in Medicine
DOI: 10.5281/zenodo.7777484

Implementation of a deep learning-based tool for automatic Cardiac Magnetic Resonance planning

Autores: Osorio P, Henningsson M, Nunes R, Correia T
Publicado en: 2nd ISMRM Iberian Chapter meeting, 2022
Editor: Iberian Chapter of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine

Accelerating T2-map fitting in the brain with a Recurrent Inference Machine

Autores: Carvalho C, Correia T, Nunes R
Publicado en: 2nd ISMRM Iberian Chapter meeting, 2022
Editor: Iberian Chapter of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine

Peer reviewed articles (2)

Model-based deep learning framework for accelerated optical projection tomography

Autores: Obando M, Bassi A, Ducros N, Mato G, Correia T
Publicado en: Scientific Reports, Edición 13, 2023, Página(s) 21735, ISSN 2045-2322
Editor: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41598-023-47650-3

Cardiac MR: From Theory to Practice

Autores: Ismail TF, Strugnell W, Coletti C, Božic-Iven M, Weingärtner S, Hammernik K, Correia T and Küstner T
Publicado en: Frontiers in Cardiovascular Medicine, Edición 9, 2022, Página(s) 826283, ISSN 2297-055X
Editor: Frontiers
DOI: 10.3389/fcvm.2022.826283

Book chapters (1)

Physics-Informed Self-supervised Deep Learning Reconstruction for Accelerated First-Pass Perfusion Cardiac MRI.

Autores: Martín-González E, Alskaf E, Chiribiri A, Casaseca-de-la-Higuera P, Alberola-López C, Nunes R, Correia T
Publicado en: Machine Learning for Medical Image Reconstruction. MLMIR 2021. Lecture Notes in Computer Science, 2021, Página(s) vol 12964, ISBN 978-3-030-88551-9
Editor: Springer, Cham
DOI: 10.1007/978-3-030-88552-6_9