Fotografi av Iulian Emil Tampu

Iulian Emil Tampu

Doktorand

Jag undersöker möjligheten att kombinera data med flera områden av vävnad för att extrahera mikrostrukturella funktioner som är användbara vid diagnostisering.

Mitt projekt

Mitt projekt som doktorand är att hitta nya sätt att kombinera och komplettera informationen från olika medicinska avbildningsmetoder för att ge kliniker användbara diagnostiska verktyg. De avbildningsmetoder som jag för närvarande undersöker är optisk avbildning och magnetisk resonansavbildning (MRI). Verktygen jag använder för att analysera data inkluderar standard och maskininlärningsmetoder.

Om mig

Nätverk

  • Jag är en del av AIDA-nätverket

Publikationer

2023

Iulian Emil Tampu, Anders Eklund, Kenth Johansson, Oliver Gimm, Neda Haj-Hosseini (2023) Diseased thyroid tissue classification in OCT images using deep learning: towards surgical decision support Journal of Biophotonics, Vol. 16, Artikel e202200227 Vidare till DOI
Iulian Emil Tampu, Neda Haj-Hosseini, Ida Blystad, Anders Eklund (2023) Deep learning-based detection and identification of brain tumor biomarkers in quantitative MR-images Machine Learning: Science and Technology, Vol. 4, Artikel 035038 Vidare till DOI
Christoforos Spyretos, Iulian Emil Tampu, Anders Eklund, Neda Haj-Hosseini (2023) Classification of Brain Tumour Tissue in Histopathology Images Using Deep Learning

2022

Iulian Emil Tampu, Anders Eklund, Neda Haj-Hosseini (2022) Inflation of test accuracy due to data leakage in deep learning-based classification of OCT images Scientific Data, Vol. 9, Artikel 580 Vidare till DOI
Tamara Bianchessi, Iulian Emil Tampu, Anders Eklund, Neda Haj-Hosseini (2022) Classification of pediatric brain tumors based on MR-images using deep learning

Sökträffarna kan tyvärr inte visas just nu, vänligen återkom senare

Forskning

Kollegor

Organisation