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TU Berlin

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Publikationen

Monographien
Nr.
Titel
1
Abbildungsgrade und Anwendung auf nichtlineare Gleichungen
Bachelorarbeit, betreut von Prof. Dr. Robert Denk. (2012)
2
Compressed Sensing using Block Sampling Strategies and the Analysis Formulation
Masterarbeit, betreut von Prof. Dr. Gitta Kutyniok. (2016)

 

 

Artikel und Proceedings
Nr.
Titel
1
T. A. Bubba, G. Kutyniok, M. Lassas, M. März et al.
Learning the Invisible: A Hybrid Deep Learning-Shearlet Framework for Limited Angle Computed Tomography
Submitted. (2018)
2
C. Lazarus, M. März und Pierre Weiss
Correcting the ADC effects in MR image reconstruction
Submitted. (2018)
3
H. Boche, G. Caire, R. Calderbank, M. März, G. Kutyniok und R. Mathar (eds.)
Compressed Sensing and its Applications, Second International MATHEON Conference 2015
Applied and Numerical Harmonic Analysis, Birkhäuser-Springer. (2017)
4
T. A. Bubba, M. März, Z. Purisha, M. Lassas und S. Siltanen
Shearlet-based regularization in sparse dynamic tomography
In: Wavelets and Sparsity XVII, Proc. SPIE 10394. Ed. by Y. M. Lu, D. Van De Ville, and M. Papadakis. (2017)
5
M. Genzel, G. Kutyniok und M. März
l1-Analysis Minimization and Generalized (Co-)Sparsity: When Does Recovery Succeed?
Submitted. (2017) pdf
6
G. Kutyniok, J. Ma und M. März
Mathematical Methods in Medical Image Processing
In: In I. Sack & T. Schäffter (Eds.), Quantification of Biophysical Parameters by Medical Imaging. (2017)
7
J. Ma, M. März, S. Funk, J. Schulz-Menger, G. Kutyniok, T. Schaeffter und C. Kolbitsch
Shearlet-based Compressed Sensing for fast 3D cardiac MR imaging using iterative reweighting
Submitted. (2017)
8
J. Ma und M. März
A multilevel based reweighting algorithm with joint regularizers for sparse recovery
arXiv preprint: 1604.06941 (2016)
9
M. März und L. Ruthotto
Combined Background Field Removal and Reconstruction for Quantitative Susceptibility Mapping
In: T. Tolxdorff et al. (Eds.), Bildverarbeitung für die Medizin 2016
Springer Vieweg. (2016)

 

 

 

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