Alexander Denker

Wissenschaftlicher Mitarbeiter der AG Technomathematik, Research Training Group π³


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Abschlussarbeiten (Auswahl)vollständige Liste

1. Adversarial Examples in Deep-Learning-Rekonstruktionen am Beispiel von Computer-Tomographie (Fabian Schönfeld)
2. Fehlererkennung und –segmentierung von Stahlcoils unter Verwendung des Contrastive Learnings (Dennis Hottendorff)

Publikationen (Auswahl)vollständige Liste

1. C. Arndt, A. Denker, J. Nickel, J. Leuschner, M. Schmidt, G. Rigaud.
   In Focus - hybrid deep learning approaches to the HDC2021 challenge.
   Inverse Problems and Imaging, , 2022.

   DOI: 10.3934/ipi.2022061

2. F. Altenkrüger, A. Denker, P. Hagemann, P. Maaß, G. Steidl.
   PatchNR: Learning from Very Few Images by Patch Normalizing Flow Regularization.
   Zur Veröffentlichung eingereicht.

   online unter: https://arxiv.org/abs/2205.12021

3. R. Barbano, J. Leuschner, M. Schmidt, A. Denker, A. Hauptmann, P. Maaß, B. Jin.
   An Educated Warm Start For Deep Image Prior-based Micro CT Reconstruction.
   IEEE Transactions on Computational Imaging, 8:1210-1222, 2022.

   DOI: 10.1109/TCI.2022.3233188

4. A. Denker, M. Schmidt, J. Leuschner, P. Maaß.
   Conditional Invertible Neural Networks for Medical Imaging .
   MDPI Journal of Imaging, Inverse Problems and Imaging 7(11), 243 S., 2021.

   DOI: 10.3390/jimaging7110243

5. M. Schmidt, A. Denker, J. Leuschner.
   The Deep Capsule Prior - advantages through complexity.
   GAMM 92st Annual Meeting of the international Association of Applied Mathematics and Mechanics, online, 15.03.2021 - 19.03.2021.
   Proceedings in Applied Mathematics & Mechanics, 21(1), WILEY-VCH, 2021.

   DOI: 10.1002/pamm.202100166

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