Prof. Dr. Bangti Jin

Forschungsgebiete

• Tikhonov-Phillips-Regularisierungen
• Inverse Probleme

Abschlussarbeiten (Auswahl)vollständige Liste

1. Electrical Impedance Tomography with the complete electrode model and sparsity constraints (Matthias Gehre)

Publikationen (Auswahl)vollständige Liste

1. R. Barbano, A. Denker, H. Chung, T. H. Roh, S. Arridge, P. Maaß, B. Jin, J. C. Ye.
   Steerable conditional diffusion for out-of-distribution adampation in medical image reconstruction.
   IEEE Transactions on Medical Imaging, 44(5), 2093:2104, 2025.

   DOI: 10.1109/TMI.2024.3524797

2. A. Denker, F. Margotti, J. Ning, K. Knudsen, D. Nganyu Tanyu, B. Jin, A. Hauptmann, P. Maaß.
   Deep Learning Based Reconstruction Methods for Electrical Impedance Tomography.
   Zur Veröffentlichung eingereicht.

   DOI: 10.48550/arXiv.2508.06281

3. D. Nganyu Tanyu, J. Ning, A. Hauptmann, B. Jin, P. Maaß.
   Electrical Impedance Tomography: A Fair Comparative Study on Deep Learning and Analytic-based Approaches.
   Zur Veröffentlichung eingereicht.

   online unter: https://arxiv.org/abs/2310.18636

4. A. Denker, I. Singh, R. Barbano, Z. Kereta, B. Jin, K. Thielemans, P. Maaß, S. Arridge.
   Score-Based Generative Models for PET Image Reconstruction.
   Erscheint in Machine Learning for Biomedical Imaging

   online unter: https://arxiv.org/abs/2308.14190

5. J. Antorán, R. Barbano, J. Leuschner, J. M. Hernández-Lobato, B. Jin.
   Uncertainty Estimation for Computed Tomography with a Linearised Deep Image Prior.
   Transactions on Machine Learning Research, 12, 2023.

   online unter: https://openreview.net/forum?id=FWyabz82fH