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

Informazioni relative al progetto

OPTIMAR

ID dell’accordo di sovvenzione: 867450

DOI

10.3030/867450

Progetto chiuso

Data della firma CE 28 Marzo 2019

Data di avvio 1 Gennaio 2021

Data di completamento 31 Dicembre 2022

Finanziato da

• SPREADING EXCELLENCE AND WIDENING PARTICIPATION

Costo totale

€ 147 815,04

Contributo UE

€ 147 815,04

Coordinato da

CENTRO DE CIENCIAS DO MAR DO ALGARVE
Portugal

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Pubblicazioni

Other (6)

Model-based neural network for tomographic reconstruction

Autori: Obando M, Mato G, Correia T
Pubblicato in: Khipu | Latin American Meeting In Artificial Intelligence, 2023
Editore: 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.

Autori: Silva S, Correia T, Manchado M, Power D.
Pubblicato in: 30th CECE & 9th ISFE | Joint Conference of the European Society for Comparative Endocrinology and of the International Society for Fish Endocrinology, 2022
Editore: 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)

Autori: Obando M, Bassi A, Ducros N, Mato G, Correia T
Pubblicato in: SPAOM 2021, 2021
Editore: SPAOM
DOI: 10.5281/zenodo.7851764

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

Autori: Martín-González E, Alskaf E, Chiribiri A, Casaseca-de-la-Higuera P, Alberola-López C, Nunes R, Correia T
Pubblicato in: arXiv, 2023
Editore: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2301.02033

Real-time 3D Optical Projection Tomography using Deep Learning

Autori: Obando M, Bassi A, Ducros N, Mato G, Correia T
Pubblicato in: SPAOM 2021, 2021
Editore: Spanish & Portuguese Advanced Optical Microscopy Meeting

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

Autori: Obando M, Bassi A, Ducros N, Correia T, Mato G
Pubblicato in: Congreso I+D+i Mendoza, 2021
Editore: Congreso I+D+i Mendoza

Conference proceedings (3)

The deep SECRET to accelerated first-pass perfusion cardiac MRI

Autori: Martín-González E, Alskaf E, Chiribiri A, Casaseca-de-la-Higuera P, Alberola-López C, Nunes R, Correia T
Pubblicato in: 30th ISMRM meeting, 2022
Editore: 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

Autori: Osorio P, Henningsson M, Nunes R, Correia T
Pubblicato in: 2nd ISMRM Iberian Chapter meeting, 2022
Editore: Iberian Chapter of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine

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

Autori: Carvalho C, Correia T, Nunes R
Pubblicato in: 2nd ISMRM Iberian Chapter meeting, 2022
Editore: 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

Autori: Obando M, Bassi A, Ducros N, Mato G, Correia T
Pubblicato in: Scientific Reports, Numero 13, 2023, Pagina/e 21735, ISSN 2045-2322
Editore: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41598-023-47650-3

Cardiac MR: From Theory to Practice

Autori: Ismail TF, Strugnell W, Coletti C, Božic-Iven M, Weingärtner S, Hammernik K, Correia T and Küstner T
Pubblicato in: Frontiers in Cardiovascular Medicine, Numero 9, 2022, Pagina/e 826283, ISSN 2297-055X
Editore: Frontiers
DOI: 10.3389/fcvm.2022.826283

Book chapters (1)

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

Autori: Martín-González E, Alskaf E, Chiribiri A, Casaseca-de-la-Higuera P, Alberola-López C, Nunes R, Correia T
Pubblicato in: Machine Learning for Medical Image Reconstruction. MLMIR 2021. Lecture Notes in Computer Science, 2021, Pagina/e vol 12964, ISBN 978-3-030-88551-9
Editore: Springer, Cham
DOI: 10.1007/978-3-030-88552-6_9