Sat-NeRF est un modèle innovant de photogrammétrie par imagerie satellite utilisant des champs de radiance neuronaux. Il permet de générer des modèles 3D précis à partir d'images satellites multi-dates, en intégrant des modèles de caméras spécifiques aux satellites. Le système gère les variations d'ombres et les objets temporaires pour produire des reconstructions robustes et détaillées, utiles pour l'analyse environnementale et l'urbanisme.

Outil spécialisé dans le traitement et l'analyse d'images médicales utilisant la technique de soustraction K-edge. Il permet la reconstruction 3D des crânes de rats à partir de données d'imagerie, facilitant ainsi la recherche et le développement en imagerie médicale et en biologie.

PyHST2 est un logiciel open source dédié à la reconstruction tomographique, notamment pour les applications en imagerie médicale et scientifique. Il permet de traiter des projections radiographiques pour générer des volumes 3D détaillés, en utilisant des algorithmes avancés comme la rétroprojection filtrée ou la minimisation de variation totale. Le projet supporte les architectures CPU et GPU pour des calculs optimisés.

PyHST2 est une bibliothèque open source dédiée à la reconstruction tomographique avancée, notamment pour les applications en imagerie médicale et scientifique. Elle permet de traiter des projections radiographiques ou tomographiques pour générer des volumes 3D précis, en intégrant des algorithmes de filtrage, de correction d'artefacts et de régularisation. Le projet supporte à la fois les architectures CPU et GPU pour des performances optimisées.

Ce projet propose une solution logicielle dédiée à la reconstruction d'images tomographiques. Il permet de transformer des sinogrammes, issus de techniques d'imagerie par ondes pénétrantes, en volumes 3D exploitables. L'algorithme 'gridrec' offre une alternative performante aux méthodes classiques comme la rétroprojection filtrée, avec des options de personnalisation pour répondre à divers besoins d'analyse médicale ou scientifique. Le code est optimisé pour des calculs accélérés via des backends C et OpenCL.

Path-reconstruction est un projet visant à reconstruire l'historique de navigation des utilisateurs, en analysant leur parcours web et en fournissant des informations utiles pour optimiser leur expérience utilisateur et suivre leur engagement.

Ce projet permet de traiter et convertir des données issues de télescopes pour la recherche en astrophysique. Il automatise la transformation de données brutes (DL1) en données analysables (DL2) pour faciliter l'étude des phénomènes cosmiques comme les sursauts gamma ou les rayons cosmiques.

Ce projet contient des codes de reconstruction d'images à partir de données photoacoustiques. Il permet de charger des données RF et de créer une structure de balayage par faisceaux pour la reconstruction d'images.

Ce projet permet de reconstruire des images à partir de données photoacoustiques, notamment pour des applications médicales. Il offre des outils pour traiter des signaux ultrasonores et améliorer la qualité des images obtenues, facilitant ainsi l'analyse et le diagnostic par les professionnels de santé.