Synthetic training data for CT image segmentation of microstructures

Griem, Lars und Koeppe, Arnd und Greß, Alexander und Feser, Thomas und Nestler, Britta (2025) Synthetic training data for CT image segmentation of microstructures. Acta Materialia (296). Elsevier. doi: 10.1016/j.actamat.2025.121220. ISSN 1359-6454.

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elib-URL des Eintrags:

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Dokumentart:

Zeitschriftenbeitrag

Titel:

Synthetic training data for CT image segmentation of microstructures

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Griem, Lars	Karlsruhe Institute of Technology (KIT)	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Koeppe, Arnd	Karlsruhe Institute of Technology (KIT)	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Greß, Alexander	Alexander.Gress (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Feser, Thomas	Thomas.Feser (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0003-4741-5361	NICHT SPEZIFIZIERT
Nestler, Britta	Institut für Angewandte Materialien, Computational Materials Science (IAM-CMS), Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Karlsruhe	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

23 Juni 2025

Erschienen in:

Acta Materialia

Referierte Publikation:

Open Access:

Nein

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

DOI:

10.1016/j.actamat.2025.121220

Verlag:

Elsevier

ISSN:

1359-6454

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Segmentation, Synthetic training data, Generative adversarial networks

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Verkehr

HGF - Programmthema:

keine Zuordnung

DLR - Schwerpunkt:

Verkehr

DLR - Forschungsgebiet:

V - keine Zuordnung

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

V - keine Zuordnung

Standort:

Stuttgart

Institute & Einrichtungen:

Institut für Fahrzeugkonzepte > Werkstoff- und Verfahrensanwendungen Gesamtfahrzeug

Hinterlegt von:

Feser, Thomas

Hinterlegt am:

24 Sep 2025 09:14

Letzte Änderung:

24 Sep 2025 09:14

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