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Compressive Fresnel holography approach for high-resolution viewpoint inference
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Rivenson, Yair, Aviv, Maya, Weiss, Aryeh, Panet OPTICAL SOCIETY OF AMERICA 2015 Optics letters Vol.40 No.8
Toward a Thinking Microscope Convolutional neural networks and deep learning can boost the capabilities of standard optical microscopes to levels comparable to those of some higher-end imaging systems
Rivenson, Yair, Ozcan, Aydogan OSA OPTICAL SOCIETY OF AMERICA 2018 Optics and photonics news Vol.29 No.7-8
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Rivenson, Yair Springer Nature 2019 Nature biomedical engineering Vol.3 No.6
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Yichen Wu, Yair Rivenson Nature Publishing Group 2019 NATURE METHODS Vol.16 No.12
Automatic segmentation of peripheral arteries and veins in ferumoxytol‐enhanced MR angiography
Ghodrati, Vahid, Rivenson, Yair, Prosper, Ashley, John Wiley & Sons, Ltd 2022 Magnetic resonance in medicine Vol.87 No.2
Deep learning enables cross-modality super-resolution in fluorescence microscopy
Hongda Wang, Yair Rivenson Nature Publishing Group 2019 NATURE METHODS Vol.16 No.1
Quantitative Fluorescence Sensing Through Highly Autofluorescent, Scattering, and Absorbing Media Using Mobile Microscopy
Göröcs, Zoltán, Rivenson, Yair, Koydemir, Hatic AMERICAN CHEMICAL SOCIETY 2016 ACS NANO Vol.10 No.9
Compressive sensing with variable density sampling for 3D imaging
Stern, Adrian, Kravets, Vladislav, Rivenson, Yair SPIE 2019 Proceedings of SPIE, the International Society for Vol.2019 No.10997
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