Universiteit Leiden

nl en

PhD defence

Deep learning for tomographic reconstruction with limited data

  • A.A. Hendriksen
Date
Thursday 3 March 2022
Time
Location
Academy Building
Rapenburg 73
2311 GJ Leiden

Supervisor(s)

  • Prof. K. J. Batenburg

In veel gevallen is het nuttig om een object van binnen te kunnen bekijken zonder het te hoeven openen of beschadigen. Een veel gebruikte manier om dit te bewerkstelligen is doormiddel van CT, oftewel computertomografie. Deze techniek is essentieel om bijvoorbeeld de werking van batterijen beter te bestuderen. Om in steeds meer detail en sneller te kunnen scannen zijn computationele technieken onontbeerlijk.

Zogenaamde "deep learning" technieken zijn erg effectief in het verbeteren van de beeldkwaliteit, maar zij vereisen een vooraf verzamelde dataset met vergelijkbare metingen. In dit proefschrift zijn technieken ontwikkeld om deep learning toe te passen, maar zonder (of met minder) vooraf verzamelde data. Hierdoor wordt het bijvoorbeeld praktisch mogelijk om zeer geavanceerde scans van werkende brandstofcellen en van hersenweefsel in veel groter detail te verwerken.

PhD dissertations

Approximately one week after the defence, PhD dissertations by Leiden PhD students are available digitally through the Leiden Repository, that offers free access to these PhD dissertations. Please note that in some cases a dissertation may be under embargo temporarily and access to its full-text version will only be granted later.

Press enquiries (journalists only)

Marieke Epping
Scientific communication adviser
m.epping@bb.leidenuniv.nl
071 527 1521

General information

Beadle's Office
pedel@bb.leidenuniv.nl
+31 71 527 7211

This website uses cookies.  More information.