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Zentrum für Technomathematik

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Bild  Johannes Leuschner

Johannes Leuschner

Wissenschaftlicher Mitarbeiter der AG Technomathematik, Research Training Group π3

Raum: MZH 2050
E-Mail: jleuschn@uni-bremen.de
Telefon: (0421) 218-63811
ORCID iD:  0000-0001-7361-9523

Forschungsgebiete

Veranstaltungen (Auswahl)vollständige Liste

  1. Computerpraktikum (Wintersemester 2019/2020)

Publikationen (Auswahl)vollständige Liste

  1. D. Otero Baguer, J. Leuschner, M. Schmidt.
    Computed Tomography Reconstruction Using Deep Image Prior and Learned Reconstruction Methods.
    Inverse Problems, 36(9), IOPscience, 2020.

    DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6420/aba415

  2. A. Denker, M. Schmidt, J. Leuschner, P. Maaß, J. Behrmann.
    Conditional Normalizing Flows for Low-Dose Computed Tomography Image Reconstruction.
    ICML Workshop on Invertible Neural Networks, Normalizing Flows, and Explicit Likelihood Models, 18.07-18.07.2020, Wien, Österreich.

    online unter: https://invertibleworkshop.github.io/accepted_papers/index.html

  3. J. Leuschner, M. Schmidt, D. Otero Baguer, P. Maaß.
    The LoDoPaB-CT Dataset: A Benchmark Dataset for Low-Dose CT Reconstruction Methods.
    Zur Veröffentlichung eingereicht.

    online unter: arXiv:1910.01113

  4. C. Brandt, M. Hamann, J. Leuschner.
    Regression Models for Ultrasonic Testing of Carbon Fiber Reinforced Polymers.
    Berichte aus der Technomathematik 19–01, Universität Bremen, 2019.
  5. J. Leuschner, M. Schmidt, P. Fernsel, D. Lachmund, T. Boskamp, P. Maaß.
    Supervised Non-negative Matrix Factorization Methods for MALDI Imaging Applications.
    Bioinformatics, bty909 , 2018.

    DOI: 10.1093/bioinformatics/bty909