Angewandte Teilprojekte

Bei den angewandten Teilprojekten A1 bis A4 geht es im Wesentlichen darum, Messdaten zu erheben und auszuwerten, effiziente Lösungsalgorithmen zu entwickeln und zu implementieren sowie die umgesetzten Verfahren zu evaluieren und zu optimieren. Eine enge Zusammenarbeit, sowohl mit den theoretischen Teilprojekten, als auch mit den Partnern aus Industrie und Medizin ist dabei unabdingbar.

A1: Algorithmische Einbettung effizienter Methoden

Projektkoordinator: Dr. Henrike Stephani

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Zielsetzung: Ziel dieses Arbeitspaketes ist die effiziente Implementierung von Verfahren zur Dimensionsreduktion und zur Kombination von räumlichen und spektralen Informationen bei der Segmentierung und Klassifikation. Weiterhin soll die anwendungsbezogene Verallgemeinerung und Benutzbarkeit der entwickelten Verfahren im Fokus stehen. Damit stellt dieses Teilpaket eine Brückenfunktion zwischen den theoretischen Teilprojekten T1 bis T4 und der praktischen Anwendung dar.

A2: MALDI Imaging: Evaluation und klinische Relevanz

Projektkoordinator: Dr. Theodore Alexandrov

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Zielsetzung: In diesem Teilprojekt soll mit statistischen Mitteln ausgewertet werden, inwieweit es durch Unimixing / Blind Source Separation möglich ist, diagnostisch relevante Pattern aus MALDI Daten zu extrahieren. Damit soll der Nachweis erbracht werden, dass die effizienten und auch für große Datenmengen einsetzbaren Compressed-Verfahren dieses Typs Ergebnisse liefern, die den erfolgreichen, etablierten aber für große Datenmengen unbrauchbaren Verfahren gleichwertig sind.

A3: Raman-Mikrospektroskopie für Medizinische Diagnostik

Projektkoordinator: Dr. Frank Wübbeling

Projektbearbeiter: Tobias Trame

Zielsetzung: In diesem Teilprojekt sollen Methoden zur quantitativen Analyse von Raman-Mikrospektroskopiedaten an lebenden Zellen entwickelt werden. Die Grundidee ist, das Raman-Spektrum in charakteristische Anteile zu entmischen und hieraus Aussagen über die Zellen zu gewinnen. Die Methoden werden validiert anhand der zerstörungsfreien DNA-Analyse humanen Spermas, wofür klare Hypothesen, Vorarbeiten und umfangreiche Daten bereits vorliegen.

A4: Verbesserte Farbrekonstruktion in digitalen Filmkameras

Projektkoordinator: Prof. Dr. Martin Burger

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Zielsetzung: In diesem Teilprojekt sollen Methoden zur verbesserten Farbrekonstruktion aus Filmkameradaten konstruiert werden, in dem die Farbwerte als Projektionen hochdimensionaler Hyperspektraldaten modelliert werden. Dazu soll eine Formulierung als unterbestimmtes inverses Problem betrachtet werden, wobei a-priori Wissen über typische Spektren in Sparsity-Regularisierungen eingearbeitet wird. Die Methodik soll von RGB-Aufnahmen auch auf besser aufgelöste Farbdaten in der Kamera erweitert werden, die durch ein Farbfilterrad gewonnen werden.