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Sparsity-Based Data Reconstruction Models for Biomedical Imaging

Emrah Bostan

We propose new regularization models to solve inverse problems encountered in biomedical imaging applications. In formulating mathematical schemes, we base our approach on the sparse signal processing principles that have emerged as a central paradigm in t ...

EPFL2016

Reconstruction Of Biomedical Images And Sparse Stochastic Modeling

Michaël Unser, Emrah Bostan, Ulugbek Kamilov

We propose a novel statistical formulation of the image-reconstruction problem from noisy linear measurements. We derive an extended family of MAP estimators based on the theory of continuous-domain sparse stochastic processes. We highlight the crucial rol ...

Ieee2012

Bayesian Estimation for Continuous-Time Sparse Stochastic Processes

Michaël Unser, Ulugbek Kamilov, Emrah Bostan, Arash Amini

We consider continuous-time sparse stochastic processes from which we have only a finite number of noisy/noiseless samples. Our goal is to estimate the noiseless samples (denoising) and the signal in-between (interpolation problem). By relying on tools fro ...

Ieee-Inst Electrical Electronics Engineers Inc2013