Kurzfassung
SIVERT möchte einen Beitrag zur Verbesserung der Partikeltherapie mit pCT leisten und diese Technologie näher an den klinischen Alltag rücken. Dazu sollen intelligente Machine Learning- und Visualisierungs-Ansätze entwickelt werden, die das bisher eher prototypische Vorgehen bei pCT sicherer und schneller machen.
Veröffentlichungen
- Zillien, Sebastian; Wendzel, Steffen
- Weaknesses of popular and recent covert channel detection methods and a remedy
- Aehle, Max; Alme, Johan; Keidel, Ralf et al.
- Derivatives in Proton CT
- Mulawade, Raju Ningappa; Garth, Christoph; Wiebel, Alexander
- Saliency Clouds. Visual Analysis of Point Cloud-oriented Deep Neural Networks in DeepRL for Particle Physics
- Eschbach, Robin; Messerschmidt, Kai; Keidel, Ralf et al.
- Semi-Automatic Particle Tracking for and Visualization of Particle Detector Data
- Dorigo, Tommaso; Giammanco, Andrea; Keidel, Ralf et al.
- Toward the End-to-End Optimization of Particle Physics Instruments with Differentiable Programming: a White Paper
- Kortus, Tobias; Keidel, Ralf; Gauger, Nicolas R.
- Tracking of Proton Traces in a Digital Tracking Calorimeter using Reinforcement Learning
- Pettersen, Helge Egil Seime; Aehle, Max; Alme, Johan et al.
- Investigating particle track topology for range telescopes in particle radiography using convolutional neural networks
- Alme, Johan; Barnaföldi, Gergely Gábor; Keidel, Ralf et al.
- A High-Granularity Digital Tracking Calorimeter Optimized for Proton CT
Projektteam
- Ralf Keidel
- Hauptforscher SIVERT
(Zentrum für Technologie und Transfer | ZTT)
- Steffen Wendzel
- Professor
(Informatik)
- Alexander Wiebel
- Professor
(Informatik)
- Thomas Weigold
- Wissenschaftlicher Mitarbeiter
(Zentrum für Technologie und Transfer | ZTT)
- Christoph Garth
- Mitarbeiter/in
(Informatik (RPTU in Kaiserslautern))