Couvre les méthodes d'optimisation avancées en utilisant des multiplicateurs Lagrange pour trouver l'extrémité des fonctions soumises à des contraintes.
Couvre un échantillonnage important pour une estimation Monte Carlo efficace des valeurs attendues en utilisant une nouvelle distribution pour réduire la variance.
Explorer la quantification de l'échange d'eau de myéline à l'aide d'un modèle à deux pools et d'imagerie bSSFP pour une estimation précise de la matière blanche.
Couvre l'optimisation de la pseudométrie dans les graphes, en se concentrant sur la minimisation de la pseudométrie et de la métrique du chemin le plus court.
