Johannes Leuschner
Wissenschaftlicher Mitarbeiter der AG Technomathematik, Research Training Group π3Information: Email endet auf @uni-bremen.de
Forschungsgebiete
- Computertomographie
- Deep Learning
- Inverse Probleme
Veranstaltungen (Auswahl)
- Computerpraktikum (Wintersemester 2020/2021)
- Computerpraktikum (Wintersemester 2019/2020)
Abschlussarbeiten (Auswahl)
- Modellierung von Geometrieabweichungen bei der Nano-Computertomographie (Tom Lütjen)
- Using Neural Networks to Denoise CT Images (Rudolf Herdt)
Publikationen (Auswahl)
- T. Lütjen, F. Schönfeld, J. Leuschner, M. Schmidt, A. Wald, T. Kluth.
Learning-based approaches for reconstructions with inexact operators in nanoCTapplications.
Zur Veröffentlichung eingereicht.online unter: https://aps.arxiv.org/abs/2307.10474
- 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
- 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. - J. Antorán, R. Barbano, J. Leuschner, J. M. Hernández-Lobato, B. Jin.
Uncertainty Estimation for Computed Tomography with a Linearised Deep Image Prior.
Zur Veröffentlichung eingereicht.online unter: https://arxiv.org/abs/2203.00479
- R. Barbano, J. Leuschner, J. Antorán, B. Jin, J. M. Hernández-Lobato.
Bayesian Experimental Design for Computed Tomography with the Linearised Deep Image Prior.
Zur Veröffentlichung eingereicht.online unter: https://arxiv.org/abs/2207.05714