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Zentrum für Technomathematik

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Bild Dr. Daniel Otero Baguer

Dr. Daniel Otero Baguer

Wissenschaftlicher Mitarbeiter der AG Technomathematik

Raum: MZH 2130
E-Mail: otero@math.uni-bremen.de
Telefon: (0421) 218-63816

Projekte

  1. DIAMANT - Digitale Bildanalyse und bildgebende Massenspektrometrie zur Differenzierung von nichtkleinzelligem Lungenkrebs (01.01.2020 - 31.12.2022)
  2. SFB 1232: Farbige Zustände - TP P02: Heuristische, statistische und analytische Versuchsplanung (01.07.2016 - 30.06.2020)

Veranstaltungen (Auswahl)vollständige Liste

  1. Oberseminar Mathematical Parameter Identification (RTG-Seminar) (Sommersemester 2021)

Abschlussarbeiten (Auswahl)vollständige Liste

  1. Theorie und Anwendung des Analytic-Deep-Prior-Ansatzes (Clemens Arndt)
  2. Invertible U-Nets for Memory-Efficient Backpropagation (Nick Heilenkötter)

Publikationen (Auswahl)vollständige Liste

  1. 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.

    DOI: 10.1038/s41597-021-00893-z

  2. 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.

    DOI: 10.3390/jimaging7040071

  3. 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: 10.1088/1361-6420/aba415

  4. D. Otero Baguer.
    Neural Networks for solving Inverse Problems. Applications in Materials Science and Medical Imaging. (submitted).
    Dissertationsschrift, Universität Bremen, 2020.
  5. S. Dittmer, T. Kluth, D. Otero Baguer, B. Maass.
    A Deep Prior Approach to Magnetic Particle Imaging.
    Machine Learning for Medical Image Reconstruction 2020.
    Springer International Publishing, F. Deeba, P. Johnson, T. Würfl, J. C. Ye (Hrsg.), S. 113-122, 2020.

    DOI: 10.1007/978-3-030-61598-7_11