Dr. Daniel Otero Baguer
Wissenschaftlicher Mitarbeiter der AG TechnomathematikProjekte
- DIAMANT - Digitale Bildanalyse und bildgebende Massenspektrometrie zur Differenzierung von nichtkleinzelligem Lungenkrebs (01.01.2020 - 31.12.2022)
- SFB 1232: Farbige Zustände - TP P02: Heuristische, statistische und analytische Versuchsplanung (01.07.2016 - 30.06.2020)
Veranstaltungen (Auswahl)
- Oberseminar Mathematical Parameter Identification (RTG-Seminar) (Sommersemester 2022)
- Oberseminar Mathematical Parameter Identification (RTG-Seminar) (Sommersemester 2021)
Abschlussarbeiten (Auswahl)
- Interpretability and Explainability of Neural Networks applied in Digital Pathology (Rudolf Herdt)
- Theorie und Anwendung des Analytic-Deep-Prior-Ansatzes (Clemens Arndt)
- Invertible U-Nets for Memory-Efficient Backpropagation (Nick Heilenkötter)
Publikationen (Auswahl)
- R. Herdt, M. Schmidt, D. Otero Baguer, J. Le Clerc Arrastia, P. Maaß.
Model Stitching and Visualization How GAN Generators can Invert Networks in Real-Time.
Zur Veröffentlichung eingereicht.online unter: https://arxiv.org/abs/2302.02181
- J. Leuschner, M. Schmidt, D. Otero Baguer, P. Maaß.
LoDoPaB-CT, a benchmark dataset for low-dose computed tomography reconstruction.
Scientific Data, 8(109), 2021. - J. Le Clerc Arrastia, N. Heilenkötter, D. Otero Baguer, L. Hauberg-Lotte, T. Boskamp, S. Hetzer, N. Duschner , J. Schaller , P. Maaß.
Deeply Supervised UNet for Semantic Segmentation to Assist Dermatopathological Assessment of Basal Cell Carcinoma.
MDPI Journal of Imaging, 71 7(4), Meisenbach Verlag, Bamberg, 2021. - S. Dittmer, T. Kluth, P. Maaß, D. Otero Baguer.
Regularization by architecture: A deep prior approach for inverse problems.
Journal of Mathematical Imaging and Vision, 62(3):456-470, Springer Verlag, 2020.DOI: 10.1007/s10851-019-00923-x
online unter: http://link.springer.com/article/10.1007/s10851-019-00923-x - D. Otero Baguer, J. Leuschner, M. Schmidt.
Computed Tomography Reconstruction Using Deep Image Prior and Learned Reconstruction Methods.
Inverse Problems, 36(9), IOPscience, 2020.