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Aktuellste Veröffentlichungen
Hierarchies of action control
(2026) Heinrich, Nils Wendel
Humans act in environments that are uncertain, dynamically changing, and only partially controllable. Successful behavior in such settings requires more than reactive feedback correction or rule-based strategies. Agents must continuously regulate how precisely action goals are specified, how strongly predictions guide action, and how they adapt when control deteriorates. Despite extensive work on motor control, decision-making, and learning, existing accounts lack a unified explanation of how behavioral strategies, subjective control beliefs, and computational learning mechanisms jointly support adaptive action control in these dynamic environments that are characterized by uncertainty and action–effect contingencies that change over time.
This dissertation develops and empirically grounds a multi-level framework of action control that integrates hierarchical accounts of intention, graded degrees of control, and belief-based regulation of agency. Action control emerges from the dynamic interaction between behavioral markers of ongoing regulation, cognitive forward models supporting both reactive and proactive action selection, and computational mechanisms driving parameter adjustments of these internal forward models.
Across four studies that share the same continuous task environment, action control is investigated at behavioral, cognitive, and computational levels. Studies 1 and 2 show that gaze behavior implements a hierarchical organization of action goals over different temporal horizons. Close fixations support immediate control and state-dependent regulation, whereas distant fixations anchor attention to future task-relevant locations, supporting proactive planning. These complementary fixation types adapt flexibly to changes in environmental dynamics and action–effect contingencies, revealing how perceptual control implements both reactive and anticipatory action.
Study 3 treats the Sense of Control, the subjective feeling of being in control, as a latent belief that is updated via Bayesian integration. Participants provided control ratings after each trial, serving as observable indicators of their evolving beliefs. Analysis showed that participants derived their ratings by integrating prior expectations with observed performance outcomes. Control ratings decreased when environmental outcomes violated participants’ expectations, and individuals differed in how strongly they weighted performance evidence, indicating variability in belief updating. These results suggest that the Sense of Control reflects the predictive accuracy of internal forward models.
Study 4 translated these insights into a cognitive architecture combining forward predictions with error-driven learning. The Sense of Control from Study 3, modeled using the Bayesian framework, was reinterpreted as uncertainty associated with an internal forward model of the task’s environmental dynamics. This uncertainty modulated whether forward predictions were used during action selection. Simulations showed that when high uncertainty led the architecture to suspend forward prediction, learning was severely impaired. Adaptation was slow, performance remained below that of human participants, and internal representations failed to improve because no informative prediction errors were generated. When the architecture relied on predictions despite high uncertainty, corrective error signals enabled efficient parameter updating, resulting in learning trajectories and performance comparable to human participants. This demonstrates that engaging predictive mechanisms early, even under uncertainty, is essential for effective adaptation to dynamic environments.
Together, these studies establish a process-based framework in which adaptive action control is neither purely reactive nor rigidly predictive. Instead, it emerges from coordinated mechanisms operating across multiple levels and timescales, with uncertainty guiding when internal models are updated incrementally and when they must be fundamentally restructured. By linking gaze behavior, subjective control beliefs, and predictive learning, this dissertation provides a foundation for investigating structural learning, proactive control, and failures of agency in both human and artificial systems.
Potenzielle Auswirkungen einer Mobilen Stroke Unit auf Schlaganfallpatientinnen und -patienten mit Rekanalisationstherapien
(2025) Tiemann, Susanna
Hintergrund und Ziel:
Eine Mobile Stroke Unit (MSU) verkürzt die Zeit bis zur Schlaganfallbehandlung, indem sie die Thrombolyse bereits vor Ort ermöglicht und Sekundärtransporte vermeidet. Aufgrund dieses Vorteils gegenüber dem konventionellen Rettungsdienst empfehlen aktuelle Leitlinien eine regionale Evaluation der MSU-Implementierung.
Methoden:
In einer deskriptiven Studie wurden die Versorgungswege von Patientinnen und Patienten, die einen Sekundärtransport zur mechanischen Thrombektomie benötigten, anhand individueller Patientendaten rekonstruiert – in einer dänischen Region (n = 122) und einer angrenzenden deutschen Region (n = 80). Relevante Zeitpunkte umfassten die Ankunftszeiten (am Einsatzort, im erstversorgenden Krankenhaus, im Thrombektomiezentrum) sowie den Beginn der Akuttherapie. Für jede Region wurde ein optimaler MSU-Standort bestimmt. Die daraus resultierenden Zeitgewinne wurden in vermiedene disability-adjusted life years (DALYs) übersetzt.
Ergebnisse:
Für beide Regionen ergab sich ein optimaler MSU-Standort mit einer medianen Fahrzeit von 35 Minuten zum Patienten. In der deutschen Region betrugen die Zeitgewinne (Median [Q1; Q3]) 7 Minuten (−15; 31) für die Thrombolyse und 35 Minuten (15; 61) für die Thrombektomie. In der dänischen Region lagen die entsprechenden Zeitgewinne bei 20 Minuten (8; 30) bzw. 43 Minuten (25; 66).
Unter der Annahme von 28 Thrombektomien und 52 Thrombolysen pro Jahr würden dadurch in der deutschen Region 9,4 DALYs pro Jahr vermieden, was ein jährliches Netto-Budget für eine MSU von 0,8 Mio. PPP-Dollar rechtfertigt. In der dänischen Region würden 17,7 DALYs vermieden, was ein jährliches Netto-Budget von 1,7 Mio. PPP-Dollar rechtfertigt.
Schlussfolgerung:
Die Effekte einer MSU lassen sich anhand individueller Patientenpfade berechnen und spiegeln Unterschiede in der Krankenhausinfrastruktur zwischen Dänemark und Deutschland wider.
An intelligent X-ray assistant
(2026) Mairhöfer, Dominik
Radiographs are the most commonly used modality in diagnostic imaging. Although they are of fundamental importance, there are constantly images acquired that cannot be used for diagnosis. Since the development of digital radiography, such unusable images have mainly been caused by incorrect patient positioning or improper collimation. Importantly, these errors can directly impact patients' health. Repeating the procedure increases radiation exposure, delays treatment, and extends hospital stays. Poor-quality images can even lead to misdiagnosis and incorrect treatment if unnoticed. Ultimately, images that cannot be used for diagnostic purposes also harm the hospital by increasing costs, staff workload, and room occupancy.
To improve radiograph image quality, this thesis develops deep learning based methods for assistance systems in the radiography process. First, a developed framework is used to learn how to automatically assess the quality of radiographs. While radiologists can usually assess quality immediately, radiographers often come to different judgments. The automatic assessment system can provide support here and spare patients unnecessary repeat examinations. The results show that deep learning models are capable of assessing quality at the level of a radiologist across different parts of the body.
Based on these results, instead of assessing radiographs, the quality of radiographs is predicted using depth images. While automatic assessment allows low-quality images to be detected immediately, it cannot directly prevent them from being produced. To achieve this, depth cameras were used to record the patient's pose, and neural networks were then used to predict the quality of the resulting radiograph. This type of positioning assessment makes it possible to acquire a radiograph only when a poor-quality image is unlikely to result. Although quality can only be determined on the radiographs themselves, the results show that a similarly accurate prediction is possible on depth images.
In addition to positioning, the irradiation area is another key factor affecting radiograph quality. Therefore, a system is developed to automatically determine the required irradiation area. Depth cameras are used to capture images of the patients, while simultaneously acquired radiographs are used to label the minimally necessary irradiation area. The system learns to predict the required area automatically and demonstrates performance comparable to that of trained radiographers.
Overall, this thesis presents approaches to solving the most common causes of low-quality radiographs today. It presents the first studies to systematically evaluate radiographs or patient poses in terms of their suitability for diagnosis.
Speckle basiertes Monitoring für Laserbehandlungen des Auges
(2026) Bliedtner, Katharina
Hochleistungsfaserlaser und deren Wellenlängenerweiterung als flexible Lichtquelle für die biomedizinische Bildgebung
(2026) Lamminger, Philipp
Die Anwendung von Faserlasern im Bereich der biomedizinischen Optik gewinnt in den letzten Jahren immer stärker an Bedeutung, da sie bei kompakter Bauweise die Erzeugung kurzer Laserpulse mit hohen Spitzenleistungen ermöglichen. „Master Oscillator Power Amplifier“ (kurz MOPA)-Laser steigern in mehreren Verstärkerstufen die Spitzenleistung einer Laserdiode von einigen Milliwatt auf mehrere Kilowatt. Neben den Vorteilen konventioneller Faserlaser ermöglicht der MOPA-Laser zusätzlich eine beliebige Modulation der Pulse. Mithilfe eines elektro-optischen Modulators werden Pulse aus einer Dauerstrich-Laserdiode ausgeschnitten, wobei Zeitpunkt, Repetitionsrate, Pulsdauer und Pulsform der Pulse frei wählbar sind. Dies ermöglicht Pulse-auf-Abruf und erleichtert die Synchronisation mit anderen Systemen. Eine Limitation dieser Lasersysteme ist jedoch die Beschränkung auf Wellenlängenbereiche, die von der Dotierung des Fasermaterials mit seltenen Erden abhängen aber für die Verstärkung der Pulse notwendig sind.
Ziel dieser Arbeit war es, die Spitzenleistung von MOPA-Systemen zu erhöhen und die Wellenlänge mittels nichtlinearer Effekte zu verschieben. Die Verstärkung auf eine hohe Spitzenleistung ist dabei eine große Herausforderung, da hierfür eine hohe Pumpleistung benötigt wird, die wiederum zu unerwünschten Nebeneffekten, wie z.B. einem Untergrundsignal führen kann. Hierfür wurde ein MOPA-System mit mehreren Verstärkerstufen aufgebaut, mit denen das störende Untergrundsignal minimiert und so höhere Spitzenleistungen ermöglicht wurden. In der letzten Verstärkerstufe wurde eine Faser mit 25 µm Kerndurchmesser eingesetzt, die nichtlineare Effekte im Laser reduziert und damit eine schmale Linienbreite für eine anschließende gezielte nichtlineare Wellenlängenkonversion erlaubt. Eine Spitzenleistung von 91 kW wurde auf diese Weise erreicht.
Ausgehend von dem optimierten 1063 nm MOPA-Laser und einem 1300 nm „Fourier Domain Mode Locked“ (kurz FDML)-Laser konnte mittels degeneriertem Vier-Wellen-Mischen (engl. „four wave mixing“, kurz FWM) in einer photonischen Kristallfaser (engl. „photonic crystal fiber“, kurz PCF) eine schmalbandige Verstärkung bei 1300 nm und eine Konversion zu 900 nm erzielt werden. Dieser Wellenlängenbereich eignet sich beispielsweise zur Anregung von grün fluoreszierendem Protein in der Zwei-Photonen-Mikroskopie. Durch die parametrische Verstärkung im FWM-Prozess konnten die 1300 nm auf 1,4 kW verstärkt und gleichzeitig Pulse mit 2,7 kW um 900 nm erzeugt werden. Dabei kann die Wellenlänge mit der Durchstimmgeschwindigkeit des FDML-Lasers geändert werden und erreicht eine Bandbreite von 105 nm um 1300 nm und 54 nm um 900 nm. Dieses Ergebnis ist besonders relevant für schnelle Versionen der Zwei-Photonen- und Raman-Mikroskopie, da es sowohl die Zahl der erreichbaren Fluorophore erhöht als auch die Abdeckung der Raman-Banden erweitert. In der Raman-Mikroskopie könnte die hohe Spitzenleistung des abstimmbaren Abtastlasers eine epi-direktionale Detektion und damit den Einsatz in Endoskopen ermöglichen.
Es konnte zudem gezeigt werden, dass die hohe Spitzenleistung in einer längeren PCF für die Erzeugung eines breitbandigen Superkontinuums von 490 nm bis über 1750 nm verwendet werden kann. Nach zeitlicher Streckung mittels Dispersion in einer langen Glasfaser wurde es für hyperspektrale Bildgebung eingesetzt. Erste Bilder im roten Wellenlängenbereich konnten generiert werden, während die Leistung im grünen und blauen Wellenlängenbereich noch optimiert werden muss, um korrekte Farbbilder darzustellen. Künftig muss die Leistung in diesen Wellenlängenbereichen erhöht und Verluste reduziert werden, um das Superkontinuum für eine zeitlich gestreckte hyperspektrale Bildgebung im Sichtbaren vollständig nutzen zu können.
Im Rahmen dieser Forschungsarbeit wurden aktiv modulierte MOPA-Systeme durch eine gezielte Leistungssteigerung und Wellenlängenerweiterung erfolgreich für die biomedizinische Bildgebung optimiert. Dadurch wurde ein extrem flexibles System geschaffen, welches die Grundlage für verschiedene zukünftige Anwendungen bildet.
Characterization of cryptic antinuclear autoantibody targets antigens
(2021) Zeng, Zitao
Identification and characterization of type VII collagen-targeting autoantibodies in experimental epidermolysis bullosa acquisita
(2025) Schmidt-Jiménez, Leon Felipe
Autoantibodies (Aab) are a major cause of autoimmune diseases. Understanding the generation and molecular properties of Aab is pivotal to understanding Aab-mediated autoimmunity. Epidermolysis bullosa acquisita (EBA) is a severe Aab-mediated autoimmune blistering disease (AIBD) characterized by Aab targeting type VII collagen (COLVII) at the dermal-epidermal junction (DEJ) in the skin. In EBA, Aab deposition at the DEJ leads to subsequent inflammation through effector functions mediated by the Aab constant region. Despite significant advances in understanding downstream pathomechanisms after Aab binding, the etiology of Aab — their clonal origins, genetic constraints, and subclass contributions determining pathogenicity remain poorly characterized. Monoclonal Aabs capable of inducing disease in murine models have not been identified, limiting mechanistic insights into Aab-mediated tissue damage. This study employed phage display coupled with next-generation sequencing (NGS) to isolate and characterize monoclonal antibodies (mAbs) targeting murine COLVII (mCOLVII). This represents the first comprehensive genetic-level analysis of the murine B cell receptor repertoire in EBA research, revealing germinal center-driven affinity maturation of autoreactive clones. Using two immune-libraries from lymphoid tissues of an mCOLVII-immunized mouse, four dominant variable heavy chain (VH) clonotypes with restricted genetic diversity were identified, suggesting constraints in the autoreactive B cell response. B cell receptor repertoire sequencing (BCR-seq) revealed tissue-specific isotype distribution and expansion patterns, while tracking clonotypes to originating tissues. BCR-seq uncovered an unexpected predominance of IgG1 in highly mutated clones in the draining lymph nodes (dLN), potentially challenging the current understanding of subclass roles in EBA pathogenesis. Selected clones were expressed in the complement-activating IgG2b format, demonstrating antigen specificity and constant region functionality in vitro. Additional mCOLVII-targeting clones were acquired from fellow researchers and likewise expressed and characterized. In vivo validation of six phage display-derived clones and two acquired clones revealed DEJ binding of all and complement C3 deposition for the latter; however, these molecular events proved insufficient for clinical disease manifestation, indicating additional requirements for pathogenic Aab beyond target recognition and complement activation. These findings suggest that synergistic epitope targeting, enhanced Fc-mediated effector functions or multiple subclasses may be required for clinical disease induction. This study provides critical insights into anti-mCOLVII Aab genetics and functionality, establishing foundations for understanding Aab pathogenicity determinants in EBA while providing valuable tools for understanding tissue-specific Aab mechanisms.
Mammakarzinom der älteren Patientin
(2026) Jost, Natascha
Intracurriculare Faktoren, die die Fachgebietswahl Medizinstudierender beeinflussen
(2026) Schoon, Birte Inken
Regulation of IgE and IgG antibodies in the context of murine food allergies
(2026) Freye, Sarah-Maria
Background: IgE-mediated food allergy is a common disease affecting up to one tenth of the population, especially in industrialized nations, and provoking symptoms that range from mild skin manifestations to life-threatening anaphylaxis. Curative and preventive treatment is very limited, creating a danger for the patients and an economic burden for the patients and their stakeholders. Therefore, an advanced knowledge of immunological mechanisms which could serve as a future treatment target is necessary. A promising target is the ratio of the immunoglobulins IgE and IgG4 in humans, or respectively IgE and IgG1 in mice. Several studies describe that sensitized but tolerant patients presented a higher ratio of food-specific IgG4 to IgE as opposed to food allergic patients. Hence, it is of great interest to understand which factors influence the ratio of these immunoglobulins, contributing to a more allergy-releasing or allergy-protective immune response.
Objective: This thesis aims to evaluate the impact of B cell receptor (BCR) signaling strength, differential IL-4 and glucose levels on the ratio of membrane-bound and secreted IgE and IgG1 in murine B cell cultures.
Methods: The experiments are based on an in vitro B cell culture system that mimics a T cell-dependent germinal center reaction: splenic B cells from BALB/c mice were co-cultured with cells from the feeder cell line 40 LB and stimulated with cytokines and, if applicable, F(ab’)2 fragments of anti-Ig antibodies, among others. The frequencies of IgE- and IgG1-expressing cells were evaluated by flow cytometry, the secretion of these antibodies by ELISA and the class switch recombination generating these antibodies by semiquantitative analysis of switch circles.
Results: Calcium flux experiments revealed that F(ab’)2 fragments of anti-IgM and anti-Ig kappa antibodies could serve as a model for different BCR signaling strengths. Flow cytometric analysis of IgE+ and IgG1+ B cells and plasmablasts showed that stimulation with both F(ab’)2 fragments decreased the frequencies of these isotype-switched cells. The ratio of IgE+ to IgG1+ B cells diminished with increased BCR signaling which was similar for BCR stimulation with F(ab’)2 fragments of anti-IgM and anti-Ig kappa antibodies. In contrast, increasing concentrations of IL-4 or glucose in cell cultures raised the ratio of IgE/IgG1.
Conclusion: In our germinal center model, the stimulation of the BCR with F(ab’)2 fragments of anti-Ig antibodies selectively inhibited the formation of IgE+ B cells and plasmablasts more strongly than that of IgG1+ cells. The strength of this inhibition corresponded to the BCR signaling strength. Semiquantitative analysis of switch circles showed that indirect class switching from IgM to IgG1 to IgE was the principal mechanism of IgE+ B cell generation in our cell culture system. IL-4 and glucose levels seemed to influence the IgE/IgG1 ratio, too. All in all, these findings suggest that complex B cell-extrinsic environmental stimuli differently influence the generation of IgG1- vs. IgE-switched cells, even though Th2-cytokines, especially IL-4, promote switching to both isotypes.
Die richterliche Bereitschaft zur Nutzung von KI-Systemen
(2026) Dhungel, Anna-Katharina
Validierung und Evaluation einer Künstlichen Intelligenz für Übungsempfehlungen bei Patient*innen mit muskuloskelettalen Erkrankungen
(2026) Griefahn, Annika
Abstract (Deutsch):
Muskuloskelettale Erkrankungen (MSK) zählen weltweit zu den häufigsten Ursachen chronischer Schmerzen und funktioneller Einschränkungen. Digitale Gesundheitsanwendungen mit künstlicher Intelligenz (KI) bieten einen innovativen Ansatz zur individualisierten Bewegungstherapie, sind jedoch bislang unzureichend evidenzbasiert evaluiert. Die vorliegende kumulative Dissertation untersucht die Validität, Sicherheit und Wirksamkeit des KI-basierten Expertensystems medico der medicalmotion App anhand von drei aufeinander aufbauenden empirischen Studien. Studie I zeigte, dass medico Kontraindikationen für eine eigenständige Übungstherapie zuverlässig identifiziert und dabei eine hohe Übereinstimmung mit physiotherapeutischen Bewertungen erzielte (κ~pooled~ = 0,63; Sensitivität, Spezifität, Genauigkeit und F1-Score = 1,0). In Studie II wurden 99,9 % der KI-generierten Übungsempfehlungen bei maximalem Beurteilerkonsens als risikofrei eingestuft, wobei eine erhebliche interindividuelle Variabilität in den physiotherapeutischen Risikobewertungen beobachtet wurde. Studie III ergab nach einer achtwöchigen appbasierten Intervention bei Patient*innen mit Rückenschmerzen eine signifikante Reduktion der Schmerzintensität sowie eine Verbesserung des subjektiven Wohlbefindens. Die Ergebnisse belegen das Potenzial KI-gestützter Systeme als sichere und wirksame Ergänzung in der bewegungstherapeutischen Versorgung von MSK-Patient*innen, verweisen jedoch auf den weiteren Bedarf prospektiver, randomisiert-kontrollierter Studien sowie auf ethische und regulatorische Herausforderungen bei der klinischen Implementierung.
Abstract (English):
Musculoskeletal disorders (MSDs) are among the most common causes of chronic pain and functional limitation worldwide. Artificial intelligence (AI)-driven digital health applications offer an innovative approach to individualized exercise therapy, yet robust evidence-based evaluation remains limited. This cumulative dissertation examines the validity, safety, and effectiveness of the AI-based expert system medico, integrated into the medicalmotion app, across three consecutive empirical studies. Study I demonstrated that medico reliably identifies contraindications to independent exercise therapy, showing high agreement with physiotherapists' assessments (κ~pooled~ = 0.63; sensitivity, specificity, accuracy, and F1-score = 1.0). In Study II, 99.9% of AI-generated exercise recommendations were classified as risk-free under maximum rater consensus, while substantial inter-individual variability in physiotherapists' risk ratings was observed. Study III found that an eight-week app-based intervention in patients with spinal pain led to a significant reduction in pain intensity and improvement in subjective well-being. Collectively, the findings support the potential of AI-assisted systems as a safe and effective complement in exercise-based care for patients with MSDs, while highlighting the need for prospective randomized controlled trials and addressing ongoing ethical and regulatory challenges in clinical implementation.
Untersuchung der Antigenaufnahme durch dendritische Zellen und Makrophagen in der murinen Lunge
(2026) Berger, Johann Linus
Einfluss von oxidativem Stress auf den Metabolismus humaner retinaler Endothelzellen
(2026) Ernesti, Justus-Satoshi
Maschinelle invasive Langzeitbeatmung bei Querschnittgelähmten
(2026) Rudolph, Merle Marie