| TÃtulo : |
Time-dependent Problems in Imaging and Parameter Identification |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Kaltenbacher, Barbara, ; Schuster, Thomas, ; Wald, Anne, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2021 |
| Número de páginas: |
XIV, 456 p. 90 ilustraciones, 64 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-57784-1 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Idioma : |
Inglés (eng) |
| Palabras clave: |
Informática Visión por computador Análisis numérico Aplicaciones matemáticas en informática |
| Clasificación: |
004.0151 |
| Resumen: |
Los problemas inversos, como las imágenes o la identificación de parámetros, se ocupan de la recuperación de cantidades desconocidas a partir de observaciones indirectas, conectadas a través de un modelo que describe el contexto subyacente. Si bien los problemas tradicionalmente inversos se formulan e investigan en un entorno estático, observamos un aumento significativo del interés en la dependencia del tiempo en un número creciente de aplicaciones importantes en los últimos años. AquÃ, la dependencia del tiempo afecta a) la función desconocida a recuperar y/o b) los datos observados y/o c) el proceso subyacente. Aplicaciones desafiantes en el campo de la imagen y la identificación de parámetros son técnicas como la tomografÃa fotoacústica, la elastografÃa, la tomografÃa computarizada dinámica o por emisión, la resonancia magnética dinámica, la superresolución en secuencias de imágenes y vÃdeos, la monitorización de la salud de estructuras elásticas, los problemas de flujo óptico o magnéticos. imágenes de partÃculas, por nombrar sólo algunos. Estos problemas exigen innovación en cuanto a su descripción y análisis matemático, asà como enfoques computacionales para su solución. |
| Nota de contenido: |
1. Joint phase reconstruction and magnitude segmentation from velocity-encoded MRI data -- 2. Dynamic Inverse Problems for the Acoustic Wave Equation -- 3. Motion compensation strategies in tomography -- 4. Microlocal properties of dynamic Fourier integral operators -- 5. The tangential cone condition for some coefficient identification model problems in parabolic PDEs -- 6. Sequential subspace optimization for recovering stored energy functions in hyperelastic materials from time-dependent data -- 7. Joint Motion Estimation and Source Identification using Convective Regularisation with an Application to the Analysis of Laser Nanoablations -- 8. Quantitative OCT reconstructions for dispersive media -- 9. Review of Image Similarity Measures for Joint Image Reconstruction from Multiple Measurements -- 10. Holmgren-John Unique Continuation Theorem for Viscoelastic Systems -- 11. Tomographic Reconstruction for Single Conjugate Adaptive Optics -- 12. Inverse Problems of Single Molecule Localization Microscopy -- 13. Parameter identification for the Landau-Lifshitz-Gilbert equation in Magnetic Particle Imaging -- 14. An inverse source problem related to acoustic nonlinearity parameter imaging. |
| Tipo de medio : |
Computadora |
| Summary : |
Inverse problems such as imaging or parameter identification deal with the recovery of unknown quantities from indirect observations, connected via a model describing the underlying context. While traditionally inverse problems are formulated and investigated in a static setting, we observe a significant increase of interest in time-dependence in a growing number of important applications over the last few years. Here, time-dependence affects a) the unknown function to be recovered and / or b) the observed data and / or c) the underlying process. Challenging applications in the field of imaging and parameter identification are techniques such as photoacoustic tomography, elastography, dynamic computerized or emission tomography, dynamic magnetic resonance imaging, super-resolution in image sequences and videos, health monitoring of elastic structures, optical flow problems or magnetic particle imaging to name only a few. Such problems demand for innovation concerning their mathematical description and analysis as well as computational approaches for their solution. |
| Enlace de acceso : |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
Time-dependent Problems in Imaging and Parameter Identification [documento electrónico] / Kaltenbacher, Barbara, ; Schuster, Thomas, ; Wald, Anne, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XIV, 456 p. 90 ilustraciones, 64 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-57784-1 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés ( eng)
| Palabras clave: |
Informática Visión por computador Análisis numérico Aplicaciones matemáticas en informática |
| Clasificación: |
004.0151 |
| Resumen: |
Los problemas inversos, como las imágenes o la identificación de parámetros, se ocupan de la recuperación de cantidades desconocidas a partir de observaciones indirectas, conectadas a través de un modelo que describe el contexto subyacente. Si bien los problemas tradicionalmente inversos se formulan e investigan en un entorno estático, observamos un aumento significativo del interés en la dependencia del tiempo en un número creciente de aplicaciones importantes en los últimos años. AquÃ, la dependencia del tiempo afecta a) la función desconocida a recuperar y/o b) los datos observados y/o c) el proceso subyacente. Aplicaciones desafiantes en el campo de la imagen y la identificación de parámetros son técnicas como la tomografÃa fotoacústica, la elastografÃa, la tomografÃa computarizada dinámica o por emisión, la resonancia magnética dinámica, la superresolución en secuencias de imágenes y vÃdeos, la monitorización de la salud de estructuras elásticas, los problemas de flujo óptico o magnéticos. imágenes de partÃculas, por nombrar sólo algunos. Estos problemas exigen innovación en cuanto a su descripción y análisis matemático, asà como enfoques computacionales para su solución. |
| Nota de contenido: |
1. Joint phase reconstruction and magnitude segmentation from velocity-encoded MRI data -- 2. Dynamic Inverse Problems for the Acoustic Wave Equation -- 3. Motion compensation strategies in tomography -- 4. Microlocal properties of dynamic Fourier integral operators -- 5. The tangential cone condition for some coefficient identification model problems in parabolic PDEs -- 6. Sequential subspace optimization for recovering stored energy functions in hyperelastic materials from time-dependent data -- 7. Joint Motion Estimation and Source Identification using Convective Regularisation with an Application to the Analysis of Laser Nanoablations -- 8. Quantitative OCT reconstructions for dispersive media -- 9. Review of Image Similarity Measures for Joint Image Reconstruction from Multiple Measurements -- 10. Holmgren-John Unique Continuation Theorem for Viscoelastic Systems -- 11. Tomographic Reconstruction for Single Conjugate Adaptive Optics -- 12. Inverse Problems of Single Molecule Localization Microscopy -- 13. Parameter identification for the Landau-Lifshitz-Gilbert equation in Magnetic Particle Imaging -- 14. An inverse source problem related to acoustic nonlinearity parameter imaging. |
| Tipo de medio : |
Computadora |
| Summary : |
Inverse problems such as imaging or parameter identification deal with the recovery of unknown quantities from indirect observations, connected via a model describing the underlying context. While traditionally inverse problems are formulated and investigated in a static setting, we observe a significant increase of interest in time-dependence in a growing number of important applications over the last few years. Here, time-dependence affects a) the unknown function to be recovered and / or b) the observed data and / or c) the underlying process. Challenging applications in the field of imaging and parameter identification are techniques such as photoacoustic tomography, elastography, dynamic computerized or emission tomography, dynamic magnetic resonance imaging, super-resolution in image sequences and videos, health monitoring of elastic structures, optical flow problems or magnetic particle imaging to name only a few. Such problems demand for innovation concerning their mathematical description and analysis as well as computational approaches for their solution. |
| Enlace de acceso : |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
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