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

Informacje na temat projektu

OPTIMAR

Identyfikator umowy o grant: 867450

DOI

10.3030/867450

Projekt został zamknięty

Data podpisania przez KE 28 Marca 2019

Data rozpoczęcia 1 Stycznia 2021

Data zakończenia 31 Grudnia 2022

Finansowanie w ramach

• SPREADING EXCELLENCE AND WIDENING PARTICIPATION

Koszt całkowity

€ 147 815,04

Wkład UE

€ 147 815,04

Koordynowany przez

CENTRO DE CIENCIAS DO MAR DO ALGARVE
Portugal

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Publikacje

Other (6)

Model-based neural network for tomographic reconstruction

Autorzy: Obando M, Mato G, Correia T
Opublikowane w: Khipu | Latin American Meeting In Artificial Intelligence, 2023
Wydawca: 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.

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

Autorzy: Obando M, Bassi A, Ducros N, Mato G, Correia T
Opublikowane w: SPAOM 2021, 2021
Wydawca: SPAOM
DOI: 10.5281/zenodo.7851764

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

Autorzy: Martín-González E, Alskaf E, Chiribiri A, Casaseca-de-la-Higuera P, Alberola-López C, Nunes R, Correia T
Opublikowane w: arXiv, 2023
Wydawca: arXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2301.02033

Real-time 3D Optical Projection Tomography using Deep Learning

Autorzy: Obando M, Bassi A, Ducros N, Mato G, Correia T
Opublikowane w: SPAOM 2021, 2021
Wydawca: Spanish & Portuguese Advanced Optical Microscopy Meeting

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

Autorzy: Obando M, Bassi A, Ducros N, Correia T, Mato G
Opublikowane w: Congreso I+D+i Mendoza, 2021
Wydawca: Congreso I+D+i Mendoza

Conference proceedings (3)

The deep SECRET to accelerated first-pass perfusion cardiac MRI

Autorzy: Martín-González E, Alskaf E, Chiribiri A, Casaseca-de-la-Higuera P, Alberola-López C, Nunes R, Correia T
Opublikowane w: 30th ISMRM meeting, 2022
Wydawca: 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

Autorzy: Osorio P, Henningsson M, Nunes R, Correia T
Opublikowane w: 2nd ISMRM Iberian Chapter meeting, 2022
Wydawca: Iberian Chapter of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine

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

Autorzy: Carvalho C, Correia T, Nunes R
Opublikowane w: 2nd ISMRM Iberian Chapter meeting, 2022
Wydawca: 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

Autorzy: Obando M, Bassi A, Ducros N, Mato G, Correia T
Opublikowane w: Scientific Reports, Numer 13, 2023, Strona(/y) 21735, ISSN 2045-2322
Wydawca: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41598-023-47650-3

Cardiac MR: From Theory to Practice

Autorzy: Ismail TF, Strugnell W, Coletti C, Božic-Iven M, Weingärtner S, Hammernik K, Correia T and Küstner T
Opublikowane w: Frontiers in Cardiovascular Medicine, Numer 9, 2022, Strona(/y) 826283, ISSN 2297-055X
Wydawca: Frontiers
DOI: 10.3389/fcvm.2022.826283

Book chapters (1)

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

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