Deep Learning for Electron Microscopy

Über

Ich bin YESP-Mitglied Dr.-Ing. Bashir Kazimi und arbeite derzeit als Forschungsgruppenleiter am Institute for Materials Data Science and Informatics (IAS-9) unter der Leitung von Prof. Dr. Stefan Sandfeld.

Unsere Gruppe spezialisiert sich auf die Entwicklung und Anwendung von Techniken des Deep Learning und des Computer Vision für elektronenmikroskopische Aufgaben. Wir befassen uns mit Herausforderungen wie Rauschunterdrückung, Auflösungsverbesserung, Repräsentationslernen, Superauflösung, semantische und Instanzsegmentierung sowie Tracking. Diese Techniken finden Anwendung in verschiedenen Aufgaben der Elektronenmikroskopie, einschließlich der Charakterisierung von Nanomaterialien, der Identifizierung kristallographischer Defekte, der Erkennung und Verfolgung von Versetzungen und der Orientierungszuordnung. Wir nutzen die Möglichkeiten von Deep Learning und Computer Vision, um die Analyse und Interpretation von Elektronenmikroskopiedaten in der Materialwissenschaft und verwandten Bereichen zu verbessern.

Wir führen unsere Arbeit in enger Zusammenarbeit mit unseren Partnern am Ernst-Ruska-Centrum (ER-C) durch, die Experten auf dem Gebiet der Elektronenmikroskopie sind.

Forschungsthemen

  • Deep Learning
  • Computer Vision
  • Electron Microscopy Image Analysis

Kontakt

Dr.-Ing. Bashir Kazimi

IAS-9

Gebäude TZA-Aachen / Raum D1.21

+49 241/927803-38

E-Mail


Forschungsthemen (auf Englisch)

Self Supervised Learning of Electron Microscopy Images

This research focuses on leveraging image-to-image translation Generative Adversarial Networks (GANs) for self-supervised learning of electron microscopy (EM) images.

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Semantic Segmentation of Nanoparticles in HRTEM Images

This research project is dedicated to the precise semantic segmentation of nanoparticles in high-resolution transmission electron microscopy (TEM) images.

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Denoising, Background Removal and Super-Resolution in TEM Images

In this project, we leverage deep learning and computer vision methods to address key challenges in transmission electron microscopy (TEM) image processing.

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This research focuses on leveraging image-to-image translation Generative Adversarial Networks (GANs) for self-supervised learning of electron microscopy (EM) images.

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Letzte Änderung: 15.05.2025