#1 Mathematische Modelle in der Magnetpartikelbildgebung

Die Magnetpartikelbildgebung (Magnetic Particle Imaging, MPI) ist ein neuartiges Bildgebungsverfahren mit vielversprechenden medizinischen Anwendungen, bei der eine Verteilung von Nanopartikeln mit einem ferromagnetischen Kern und einer funktionalisierten Hülle visualisiert wird. Das Verfahren ist strahlungsfrei und profitiert von einer hohen zeitlichen Auflösung.

Es soll ein Modell für das Verhalten der magnetischen Momente der Nanopartikel, welches Néel und/oder Brown Rotation berücksichtigt, untersucht werden. Dies beinhaltet den Abgleich mit Realdaten, einen qualitativen und ggf. quantitativen Vergleich mit den Messdaten und visuelle (dynamische) Aufbereitung der Simulationen in physikalisch realistischen Szenarien. Auf der mathematischen Seite erfordert dies insbesondere die numerische Lösung einer parabolischen PDE, welche sich durch Diskretisierung auf die Lösung eines Anfangswertproblem reduzieren lässt. Die Messdaten aus den MPI-Experimenten am Beispiel von technischen Gefäß- und Auflösungsphantomen werden von dem Anwendungspartner zur Verfügung gestellt.

Kooperation

Universität Bremen – Dr. Tobias Kluth, Hannes Albers
Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf – Prof. Dr. Tobias Knopp


#2 Deep Learning für die Charakterisierung von Hauttumoren

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der digitalen Pathologie schreitet unaufhörlich voran. Durch neu entwickelte Methoden aus den Bereichen maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) können die histologischen Standardmethoden ergänzt und Prozesse in der Routinediagnostik automatisiert werden.

Es soll untersucht werden, wie detailliert die dermatopathologischen Annotationen eines Gewebeschnitts sein müssen, um robuste Klassifizierungsergebnisse zu erzielen. Dafür kommen für die Netzwerkarchitektur Encoder-Decoder/ FCN (fully convolutional neural networks)/ U-Nets zur Anwendung. Die Sensibilität für Veränderungen in den Annotationen soll methodisch durch eine Einschränkung der Genauigkeit der Annotationen und eine Untersuchung der Robustheit gegenüber "Adversarial Examples" und die Analyse der Lipschitz-Kontinuität erreicht werden. Von dem medizinischen Partner werden optische Bilder von Hämatoxylin-Eosin (H&E) gefärbten Hautkrebstumoren sowie Metainformationen zur Verfügung gestellt.

Kooperation

Universität Bremen – Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Daniel Otero Baguer
Dermatopathologie Duisburg GbR – Prof. Dr. Schaller


#3 Materialprüfung mittels Hochdurchsatz-Nano-Computertomographie

Die industrielle Computertomographie (CT) findet breite Anwendung im Bereich der hochgenauen Werkstoffprüfung und Qualitätssicherung von Materialien. Dabei spielt die Hochdurchsatz-Nano-Computertomographie (NanoCT) basierend auf Transmissionsmessungen von Röntgenstrahlung im hochauflösenden Bereich eine zunehmend große Rolle. Diese Technologie soll für die Schadensanalyse (Risse, Poren) von faserverstärkten Materialien und Hybridbauteilen für Leichtbaustrukturen zum Einsatz kommen. Auch metallische Materialien (Aluminiumlegierungen) für die Automobilindustrie oder Mikroelektronik werden untersucht.

Im Anwendungsgebiet der dynamischen Computertomographie wurde eine Regularisierungsstrategie für lineare inverse Probleme mit ungenauem Vorwärtsoperator untersucht, die auf sequentiellen Unterraumoptimierungsmethoden (SESOP) in Kombination mit der Kaczmarz-Methode basiert (Blanke et al. 2020). Dieser Ansatz soll auf NanoCT übertragen werden. Zudem sollen, basierend auf diesem Verfahren sowie weiteren iterativen Methoden, wie z.B. algebraischen Rekonstruktionstechniken, Verfahren zur Konstraststeigerung entwickelt werden. Ebenfalls interessant wäre es das Potential von Methoden des Maschinellen Lernens für diese Art der Tomographie zu eruieren. Dafür stehen CT-Daten eines XRM-II nanoCT von Bauteilen im Bereich von 100 µm, sowie CT-Daten von instationären Messungen einer Micro-CT, die mithilfe einer Zugvorrichtung erhoben wurden, zur Verfügung.

Kooperation

Universität des Saarlandes - Prof. Dr. Thomas Schuster, Jonas Fell
Universität Bremen - Dr. Tobias Kluth, Johannes Leuschner
Fraunhofer-Institut für Zerstörungsfreie Prüfverfahren IzfP - Michael Maisl


Kontakt

Dr. Lena Hauberg-Lotte
Zentrum für Technomathematik
Universität Bremen
Bibliothekstraße 5
28359 Bremen
hauberg<at>uni-bremen.de