Košík

    1.
    0616622 - ÚPT 2025 GB eng A - Abstrakt
    Müllerová, Ilona - Konvalina, Ivo - Paták, Aleš - Průcha, Lukáš - Piňos, Jakub - Zouhar, Martin - Materna Mikmeková, Eliška
    Scanning Low Energy Electron Microscopy and Time-of-Flight Spectroscopy Capabilities for Study of Advanced 2D Materials and Thin Foils.
    Microscopy and Microanalysis. Cambridge University Press. Roč. 30, S1 (2024), s. 652-653. ISSN 1431-9276. E-ISSN 1435-8115.
    [Microscopy & Microanalysis 2024. Annual Meeting Microscopy Society of America /82./ Annual Meeting Microanalysis Society /58./. 28.07.2024-01.08.2024, Cleveland]
    Grant CEP: GA TA ČR(CZ) TN02000020; GA ČR(CZ) GA22-34286S
    Institucionální podpora: RVO:68081731
    Klíčová slova: scanning low energy electron microscopy * time-of-flight spectroscopy * graphene * EELS spectra * 2D materials
    Obor OECD: Electrical and electronic engineering
    Web výsledku:
    https://academic.oup.com/mam/article/30/Supplement_1/ozae044.309/7720445DOI: https://doi.org/10.1093/mam/ozae044.309
    Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0363611
     
    2.
    0570880 - ÚPT 2024 RIV GB eng J - Článek v odborném periodiku
    Shamaei, Amirmohammad - Starčuková, Jana - Starčuk jr., Zenon
    Physics-informed deep learning approach to quantification of human brain metabolites from magnetic resonance spectroscopy data.
    Computers in Biology Medicine. Roč. 158, May (2023), č. článku 106837. ISSN 0010-4825. E-ISSN 1879-0534
    Grant CEP: GA MŠMT(CZ) EF18_046/0016045; GA MŠMT(CZ) LM2018129; GA MŠMT(CZ) LM2023050
    GRANT EU: European Commission(XE) 813120 - INSPiRE-MED
    Institucionální podpora: RVO:68081731
    Klíčová slova: MR spectroscopy * Inverse problem * Deep learning * Machine learning * Convolutional neural network * Metabolite quantification
    Obor OECD: Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    Impakt faktor: 7, rok: 2023 ; AIS: 1.255, rok: 2023
    Způsob publikování: Open access
    Web výsledku:
    https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0010482523003025DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2023.106837
    Trvalý link: https://hdl.handle.net/11104/0342210
     
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    2023_Shamaei_ComputersInBiologyMedicine.pdf58.6 MBOA - CC BY 4.0 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Vydavatelský postprintpovolen
     
    Vědecká data: Zenodo

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.

Přijmout všeNastaveníOdmítnout vše