Hier werden digitale Dissertationen und Habilitationen gespeichert, erschlossen und veröffentlicht.
Einrichtungen in ePub
Wählen Sie eine Sektion, um deren Inhalt anzusehen.
Aktuellste Veröffentlichungen
Generalizing deep Learning methods for volumetric medical image analysis
(2025) Weihsbach, Christian
The emergence of volumetric CT and MRI imaging technologies has dramatically improved
clinical diagnostics and research, enabling visualization of body parts and organs in three
dimensions. Deep learning, with its fundamental principles invented in the last century,
has become a de facto standard for the automated processing of medical images, supporting
clinicians in image interpretation and diagnosis. However, despite their widespread success,
deep learning methods often achieve inferior results when applied in clinical practice compared
to the training stage. This drop in performance is caused by the shifted properties of the images
used during the deep learning models’ training and the images encountered later at the time
of inference, combined with the models’ insufficient generalization capabilities. The shift in
data properties to which the models fail to generalize may not be foreseen, and problematic
image differences for the deep learning algorithms may be invisible to the human eye and not
understandable by well-trained radiologists who can reliably diagnose patients’ conditions.
In this thesis, four methods for volumetric medical imaging are presented that reliably
generalize. It is researched in which areas and on which levels the generalization for volumetric
medical images can be enabled and improved. The developed methods cover various fields
of application, such as cardiac, abdominal, spinal, and brain volumetric medical imaging.
Generalization was enabled by modeling acquisition processes for cardiac shape reconstruction,
by effectively combining generalization and adaptation paradigms to overcome CT to MRI
image intensity differences, by harnessing image registration in combination with loss-based
modifications for generalizing segmentation of brain tumors across differently weighted MRI
images, and by model parameter design modifications targeting the inner units of deep learning
architecture to infer results from rotated or reflected input data reliably. All methods proved to
work even for small-scale datasets with far less than one hundred samples, proving the efficiency
of the methodological contributions as an alternative to following the trend of increasing dataset
sizes and along with additional computational effort during training.
Evaluating the glymphatic system via magnetic resonance diffusion-tensor imaging along the perivascular spaces in brain tumor patients
(2025) Villacis Miranda, Maria Gabriela
Robotische, endoskopische und dynamische Megahertz-Optische Kohärenztomographie und deren Anwendungen in Klinik und Forschung
(2025) Göb, Madita
Die Optische Kohärenztomographie (OCT, engl. optical coherence tomography) hat sich als leistungsstarke Technik zur dreidimensionalen Visualisierung von Gewebestrukturen etabliert. Forschungsergebnisse zeigen das enorme Potenzial dieser Technologie zwischen gesundem und pathologischem Gewebe zu unterscheiden. Im Gegensatz zur Biopsie ist OCT nicht-invasiv und liefert sofortige diagnostische Ergebnisse. Dennoch stoßen handelsübliche OCT-Systeme aufgrund langsamer Scangeschwindigkeiten und kleiner Bildfelder im klinischen Alltag an ihre Grenzen. Die MHz-OCT, eine Weiterentwicklung mit Linienraten im Megahertz-Bereich, überwindet diese Einschränkungen und ermöglicht ultraschnelle 3D-Bildgebung in Echtzeit. Um die hohe Geschwindigkeit der MHz-OCT gezielt nutzbar zu machen, wurden im Rahmen dieser Arbeit drei neuartige Systeme entwickelt und ihre Anwendungen in spezifischen medizinischen und wissenschaftlichen Bereichen erforscht:
1. Robotische MHz-OCT:
Eine robotergestützte Plattform wurde für die automatisierte Bildgebung großer Bereiche entwickelt. Mit zwei verschiedenen Robotersystemen wird eine präzise Abtastung ganzer Hautareale in vivo demonstriert sowie die Eignung als automatisiertes Hochdurchsatz-Messgerät für innovative ex vivo Forschungsansätze in der Dermatologie.
2. Endoskopische MHz-OCT:
Ein 4D-Echtzeit-OCT-Endoskop wurde konzipiert, das die Lumen-Topografie abbildet und mikroskopische Einblicke in die Gewebemorphologie liefert. Kolorektale Bildgebungsexperimente an Körperspendern zeigen die mögliche Anwendung zur Früherkennung gastrointestinaler Läsionen und der Beurteilung tiefer Gewebeschichten.
3. Dynamische MHz-OCT:
Zur Analyse physiologischer und metabolischer Prozesse wurde die MHz-OCT um ein Verfahren zur dynamischen Bildgebung erweitert. Diese Technologie bietet durch zusätzlichen funktionellen Kontrast detaillierte Einblicke in zelluläre Strukturen, ähnlich der Histologie, und deren Funktion. Die Methodik wird an ex vivo Gewebe demonstriert.
Diese Ansätze zeigen das Potenzial der MHz-OCT, diagnostische Verfahren nicht nur zu ergänzen, sondern auch neue Anwendungsfelder in der medizinischen Bildgebung zu erschließen. Die vorliegende Arbeit beschreibt die Entwicklung, Validierung und Anwendung dieser Methoden sowie deren Beitrag zur Integration der MHz-OCT in die klinische Praxis.
Effekte der Editierung von Peroxisom-Proliferator-aktivierten Rezeptoren (PPARs) auf die Responsivität von humanen Gliomstammzellen gegenüber der Behandlung mit Temozolomid und/oder Fenofibrat
(2025) Mielke, Henry
Das Glioblastoma Multiforme (GBM) ist der häufigste primäre Hirntumor mit medianem Überleben von 15 Monaten. Zum Therapieversagen tragen stammzellähnliche Tumorzellen (stem like glioma cells; SLGCs) mit vielfältigen Resistenzmechanismen bei. GBM-Zellen zeigen metabolische Veränderungen: verstärkte Glykolyse, reduzierte OXPHOS-Aktivität, vermehrte Fettsäuresynthese. Die Peroxisome-Proliferator-aktivierten Rezeptoren (PPAR) regulieren diese Stoffwechselwege und bieten daher ein potenzielles therapeutisches Ziel.
Die AG Zechel strebte in Vorarbeiten die Inaktivierung von PPAR-Genen mittels CRISPR/Cas9 an. In dieser Arbeit wurden vier Zellklone auf PPARA- und PPARG-Editierungen untersucht. Während alle PPARA-Klone Wildtyp-Sequenzen aufwiesen, zeigten zwei PPARG-Klone biallelisch verschiedene Deletionen. Die Mutationen trunkieren den Rezeptor in der DBD. Die Knockout-Klone wurden zusammen mit Klonen aus früheren Arbeiten für Behandlungsexperimente verwendet. BrdU-Elisa zeigten eine signifikante Proliferationshemmung durch Fenofibrat in Klonen und Mutterkulturen (T1440 & T1495). In Kombination mit TMZ ergab sich eine überwiegend additive Proliferationshemmung. Ein Zusammenhang mit dem Editierungstyp war nicht erkennbar. Western Blots zeigten hohe PPARα-Expression in Klonen und Mutterkulturen. Die TMZ-Sensitivität der MGMT-positiven T1495-Klone korrelierte mit der MGMT-Expression. Zusätzlich wurde immunzytochemisch der Einfluss von Fenofibrat und TMZ auf Zellzahl, Stammzellmarker (Sox-2) und DNA-Schäden (γH2AX) untersucht. Beide Substanzen reduzierten die Gesamtzellzahl. Der Sox2-Anteil sank nach Fenofibratbehandlung in den Klonen, stärker als nach TMZ-Gabe; synergistische Effekte fehlten. Die Wirkung auf H2AX positive Zellen variierte, mit kooperativen und antagonistischen Wirkungen. Zur SLGC-Markierung für ein ex vivo GBM-Modell wurden ein T1464-PPARG-Klon und die T1464-Mutterkultur stabil mit einem eGFP-kodierenden lentiviralen Vektor transfiziert. Die eGFP-Expression blieb heterogen.
Die Ergebnisse zeigen ein therapeutisches Potenzial von Fenofibrat für die GBM-Therapie, jedoch auch mögliche antagonistische Effekte von Fenofibrat und TMZ. Künftige Untersuchungen sollten unterschiedliche PPAR-Subtypen, weitere SLGC-Linien mit definiertem Mutationsstatus und standardisierte stemness-Niveaus einbeziehen, um den Einfluss metabolischer Modulation auf Therapieresistenzen zu untersuchen.
Exploration of the autoimmune pre-disease in lupus-prone mouse models
(2025) Stenger, Sarah Lena
Entwicklung und Evaluation eines 3D-gedruckten Simulators für die neurointerventionelle Ausbildung
(2025) Seemann, Jakob
Die endovaskulär-interventionelle Behandlung hat sich als ein Standardverfahren in der Therapie und Prävention von Schlaganfällen etabliert. Aufgrund steigender Fallzahlen und Ausweitung der Indikationstellung muss eine immer größere Anzahl an diesbezüglich geschultem Personal ausgebildet werden. Für diese Zwecke haben sich Simulationsmethoden, darunter insbesondere die 3D-gedruckten Gefäßmodelle, als wertvoller Bestandteil einer modernen Ausbildung bewiesen. Diesem Ansatz folgend wurde ein modularer, anatomie-basierter Simulator für Neurointerventionen entwickelt und mittels Form 2 SLA-3D-Drucker hergestellt. Die hierbei produzierten neurovaskulären Modelle wurden hinsichtlich ihrer Übereinstimmung mit der originären Anatomie untersucht: nach Aquisition einer 3D-Rotationsangiographie wurden beide Datensätze in CloudCompare verglichen. Hierbei zeigten sich durchschnittliche Abweichungen von 0,056 mm bei einer Standardabweichung von ±0,153 mm. Zusätzlich wurde mittels eines Fragebogens Feedback von insgesamt 24 Teilnehmenden verschiedener neuro-interventioneller Simulationskurse aquiriert. Dieses Feedback der Trainees mit durchschnittlich über 5 Jahren neurointerventioneller Erfahrung zeigte deutlich positive Einschätzungen bezüglich der Qualität der Modelle, deren Verhalten bei der endovaskulären Navigation und Durchführung verschiedener Eingriffe, sowie der modularen Funktionsweise des hier entwickelten Simulationssystems. Weiterhin stimmten nahezu alle Trainees zu, dass die Simulation an 3D-Modellen grundlegend die Sicherheit in der Durchführung von Neurointerventionen verbessern kann und auch ein routinemäßiger Bestandteil der Ausbildung werden sollte.
Zusammenfassend konnte in dieser Arbeit gezeigt werden, dass der mittels herkömmlicher 3D-Drucker hergestellte Neurointerventionssimulator hochpräzise anatomische Modelle beinhaltet und erfolgreich zu Ausbildungszwecken eingesetzt werden kann.
Hormonelle Veränderungen bei glukoseabhängigen Refraktionsschwankungen
(2025) Knaak, Armin
Evaluation der Implementierung einer digitalen Medikationskurve in einer psychiatrischen Klinik in Kombination mit einer pharmazeutischen Betreuung
(2025) Wien, Katharina
Unterstützt durch das Krankenhauszukunftsgesetz wurde in einer psychiatrischen Klinik der Medikationsprozess durch die Einführung eines Softwaresystems mit integrierter klinischer Entscheidungsunterstützung digitalisiert. Im Rahmen dessen wurden regelmäßige Plausibilitätsprüfungen der verordneten Medikation bei stationär behandelten psychiatrischen Patienten durch Krankenhausapotheker in der Routineversorgung etabliert.
Das Ziel dieser Arbeit war es, die Implementierung einer digitalen Medikationskurve in einer psychiatrischen Klinik in Kombination mit einer pharmazeutischen Betreuung zu untersuchen. Dafür wurde zunächst in einer retrospektiven Datenanalyse von papierbasierten und digitalen Medikationskurven untersucht, wie häufig welche arzneimittelbezogenen Probleme auftraten und wie viele Probleme bis zur Entlassung der Patienten vor und nach der Einführung der digitalen Medikationskurven und pharmazeutischen Plausibilitätsprüfungen ungelöst blieben. Anschließend wurden die in der internationalen Literatur bei psychiatrischen Patienten am häufigsten berichteten Arten arzneimittelbezogener Probleme sowie die in klinischen Studien untersuchten Interventionen zu deren Vermeidung systematisch ausgewertet. Zuletzt wurde in einer prospektiven, randomisierten Machbarkeitsstudie untersucht, ob Krankenhausapotheker unter Verwendung der digitalen Medikationskurven und Patientenakten dazu beitragen können, die Arzneimitteltherapiesicherheit von Patienten durch die Umsetzung von Leitlinien-Empfehlungen zum EKG-Monitoring unter Psychopharmakotherapie zu verbessern.
Als häufigste Formen arzneimittelbezogener Probleme wurden sowohl in der retrospektiven Analyse der Patienten in der psychiatrischen Klinik als auch in der internationalen Literatur Verordnungsfehler und Arzneimittelinteraktionen identifiziert. Einen großen Anteil daran hatten Wechselwirkungen zwischen Arzneimitteln, die das QTc-Intervall verlängern können. Durch die Unterstützung eines Krankenhausapothekers wurden die Leitlinien-Empfehlungen zum EKG-Monitoring unter Psychopharmakotherapie signifikant häufiger umgesetzt, wodurch sich das QTc-Intervall der Patienten jedoch nicht signifikant änderte.
Krankenhausapotheker können im interdisziplinären Behandlungsteam auf psychiatrischen Stationen unter Verwendung digitaler Medikationskurven dazu beitragen, arzneimittelbezogene Probleme zu lösen und die Arzneimitteltherapiesicherheit psychiatrischer Patienten zu verbessern. Größere randomisierte, kontrollierte Studien mit längeren Beobachtungszeiträumen sind erforderlich, um die klinische Relevanz pharmazeutischer Interventionen, z. B. in Bezug auf kardiale Ergebnisparameter, weiter zu untersuchen. Die interprofessionelle Zusammenarbeit mit Apothekern wird von Ärzten und Pflegekräften in der Psychiatrie als hilfreich wahrgenommen. Diese Ergebnisse stützen die Fortführung der pharmazeutischen Betreuung in der psychiatrischen Klinik.
Investigation of protein dynamics under high hydrostatic pressure using nsFRET-FCS
(2025) Reiter, Kim Colin
One miR to rule them all
(2025) Naujack, Alison-Michelle
Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) affects 30% of the global
population. With rising numbers it presents a risk for global health and health care systems. The
development of MASLD and the more severe stage, metabolic dysfunction-associated steatohepatitis
(MASH), is driven not only by comorbidities like obesity and type 2 diabetes, but also by hypothyroidism. Independent of the systemic thyroid hormone levels, dysregulation of hepatic thyroid hormone signaling plays an important role in MASLD pathogenesis, with the only approved
medication for MASH treatment, resmetirom, being a thyroid hormone receptor beta (THRB) agonist.
While the effect of thyroid hormone signaling dysregulation on the hepatic metabolism has been
investigated thoroughly there is little information on whether epigenetic regulations contribute to this
dysregulation in MASLD. Therefore, the aim of this thesis was the investigation of epigenetic regulations on hepatic thyroid hormone signaling in MASLD.
Since the expression of THRB negatively correlates with the disease progression marker MASLD
activity score (MAS) and since miRNAs have inhibiting effects on their target genes, miRNAs that
potentially bind to THRB were identified. The expression of miRNAs and mRNAs potentially
involved in the regulation of thyroid hormone action in the liver was measured in human and mouse liver tissue using qPCR. Verification of increased expression of potential THRB targeting miRNAs was performed in a cohort of obese individuals (BMI > 30 kg/m 2) which was divided into a non-MASH group (n = 41, MAS ≤ 3) and MASH group (n = 27, MAS ≥ 4), as well as in multiple mouse models mimicking different stages of MASLD. Binding of miRNA to target mRNAs was verified using luciferase reporter assays, as well as RNA-interacting protein immunoprecipitation-sequencing. Furthermore, cell culture models were metabolically stimulated to induce a MASLD-like state in the cells and investigate the effect on the expression of thyroid hormone metabolism genes. Additionally, DNA methylation was measured at THRB and miRNA genes, to further investigate involvement of additional epigenetic regulators. Unfortunately, no suitable THRB antibody was available to verify the results of mRNA measurements on the protein level. To address this, plasmids were designed to identify tags, that when added to THRB do not interfere with thyroid hormone signaling.
miR-34a-5p was identified to be increased in MASLD and was predicted to bind not only THRB but also the thyroid hormone receptor alpha, the thyroid hormone activating enzyme DIO1 as well as the thyroid hormone transporters SLC10A1 and SCL16A2. The binding to THRB and DIO1 was verified and induced overexpression of miR-34a-5p reduced the levels of THRB regulated genes after stimulation with thyroid hormones. Cell culture experiments further showed induction of miR-34a-5p by stimulation with fatty acids. Interestingly, the results of the overexpression of miR-34a-5p on potential target genes could also be induced by stimulation with fructose and insulin without miR-34a- 5p involvement. Repression of thyroid hormone signaling through miR-34a-5p, reducing the expression of THRB as well as DIO1 which reduces the amount of available active thyroid hormone further, is exacerbated by increased DNA methylation in the THRB gene, which negatively correlates with THRB expression. Finally, treatment of high-fat diet fed mice with metformin reduced the expression level of miR-34a-5p. This reduced dysregulation of the miRNA could potentially recover THRB expression and signaling and might also be of use to patients unresponsive to resmetirom due to low THRB levels.
Experimental investigation and validation of CFD simulations of steady flow in stenosis and pharynx using 2D PC-MRI and 4D flow MRI
(2025) Gurumurthy, Pragathi
Obstructive sleep apnea (OSA) is a sleep disorder of repetitive disrupted breathing caused by partial or complete closure of the upper airway, despite the effort to
breathe. The sleep disorder not only causes social impact on the patient such as
daytime sleepiness, fatigue but it has also been linked to several heart conditions.
A combination of anatomical variations, impaired neuromuscular functions, ventilatory instability and premature awakening cause OSA. Due to the complex and heterogeneous nature of the disease, the etiology of OSA is not well understood.
There are several invasive and non-invasive treatments available for the problem
such as uvulopalatopharyngoplasty, maxillomandibular advancement, upper airway
stimulation, use of continuous positive airway pressure and dental appliances. However, these have moderate to poor success rate. The identification of the factors contributing to OSA and development of cause driven treatments are not possible with the existing methods. Therefore, more recently numerical simulations or computational fluid dynamics (CFD)is being used to simulate physiological flow
to observe the flow phenomena to help identify the problem causing OSA and derive an effective treatment plan. However, the results of the simulations are highly dependent on the mathematical model, boundary conditions, grid size and so on. Hence, a comparison of simulation results with experimental results is important to validate the accuracy of the simulation results.
In-vitro phase-contrast magnetic resonance imaging (PC-MRI) based velocity measurements provides a powerful and non-invasive method to acquire spatially registered fluid velocity. This thesis proposes the use of 2D PC-MRI and 4D flow MRI as an investigative and validation tool for CFD of fluid flow in the upper airway
during OSA In the current work, two models are chosen for investigation. One is an idealized rigid axisymmeteric stenosis model with 75% occlusion, which is a narrowing in the arteries resulting from plaque build up and also a simplified version of the occlusion occurring in the anatomically complex pharynx model. This model is primarily used to validate the MRI techniques using previously published laser doppler anemometry (LDA) data and also study the effects and progression of atherosclerosis. The second model is an anatomically accurate and OSA patient individual pharynx model to investigate the flow dynamics in the upper airway during OSA using the above validated 2D PC-MRI and 4D flow MRI. The results are used to understand the cause and effects of OSA. Both 2D PC-MRI and 4D flow MRI are used to measure the velocity in both the models at different boundary conditions. The stenosis model is investigated in laminar and turbulent flow condition. The pharynx model is studied at average inspirational and expiration flow rate. In a statistical framework the results of the velocity measurements in the stenosis and pharynx are compared with computational fluid dynamics (CFD) results to validate the numerical simulation results. Also, with the use of 4D flow MRI other pathophysiological parameters such as wall shear stress and recirculation patterns are quantitatively examined, validated with published data and compared with 2D PC-MRI and CFD data. The role of these parameters in atherosclerosis and OSA are also discussed.
IT-Sicherheit in der Kritischen Infrastruktur BOS-Leitstelle
(2025) Christiansen, Jens
Die operative Therapie des moderaten bis höhergradigen Hörsturzes
(2025) Ziese, Janosch
Action regulation in energy-efficient driving
(2025) Moll, Vivien Esther
Battery electric vehicles (BEVs) offer substantial potential for reducing emissions but introduce cognitive and behavioural challenges for energy-efficient driving. In contrast to internal combustion engine vehicles (ICEVs), energy flow in BEVs is less tangible, and relevant consumption patterns are more complex to perceive, predict, and interpret. Current ecodriving research often lacks cognitive grounding, a focus on the specific challenges in BEVs, and a profound analysis beyond performance measures.
This dissertation addresses the need for user-centred, cognitively aligned feedback by examining how different feedback approaches affect drivers’ perception, judgements, behaviour, knowledge, and perceived support of action regulation and the mental model of ecodriving. The theoretical foundation integrates adaptive control and action regulation models, cognitive information processing, and the role of mental models and perceived capability in goal-directed behaviour. It posits that energy-efficient driving with BEVs requires continuous situational adaptation and knowledge-based reasoning.
Four empirical studies were conducted using experimental designs combined with qualitative and quantitative methods across diverse settings, including an online experiment, driving simulations, and real-world driving. Each study assessed both subjective and objective indicators of action regulation and knowledge.
Study 1 (N = 55, online experiment) laid the conceptual foundation by exploring how drivers interpret typical consumption feedback derived from simplified acceleration dynamics. Rooted in bounded rationality, results revealed a systematic overestimation of energy use, particularly for high and brief maximum consumption values. There was no significant correlation between the correct energy efficiency ranking and the ranking derived from participants’ estimations. The study also identified interindividual differences in heuristic information processing, showing that both stimulus properties and cognitive predispositions shape perception.
Study 2 (N = 63, driving simulator study) focused on knowledge gaps and their behavioural implications. It contrasted three feedback approaches: a baseline without support, a consumption trace display, and a recommendation system indicating optimal speed. Drivers frequently relied on incomplete or inaccurate conceptions of energy efficiency. While those using the recommendation system felt less uncertain, this confidence did not translate into better performance or more accurate knowledge. However, their tendency to verbalise more vehicle- and environment-related information suggests a more active reasoning process regarding energy-efficient driving.
Study 3 (N = 50, field study) built on these findings and introduced a comprehension-based approach with pre-drive tip lists. When behavioural strategies were paired with technical reasoning, drivers reported higher perceived knowledge, stronger support for action regulation and the mental model, and better driving performance. This highlights the potential of explanation-based feedback to improve effectiveness, knowledge, and user experience.
Study 4 (N = 112, driving simulator study) extended this approach into real-time driving by integrating elaborated auditory ecodriving tips into a recommendation system. This combined approach significantly improved driving performance and strengthened perceived mental model support, although cognitive load, information acquisition, and subjective information processing awareness were negatively influenced.
The dissertation offers novel instruments and methods to evaluate ecodriving feedback. Key contributions include a new experimental paradigm for assessing dynamic magnitude perception, and two new constructs: perceived support of action regulation and perceived support of the mental model, enabling a finer-grained evaluation of action regulation quality beyond conventional usability or satisfaction metrics. Furthermore, existing items for measuring perceived ecodriving knowledge were revised based on theoretical considerations. Finally, an AI-assisted method was employed to systematically analyse verbalised driving strategies and their technical explanations, demonstrating scalable content analysis.
Theoretically, the dissertation integrates psychological frameworks with an emphasis on mental models and information processing, provides a systematic literature review, and links various feedback approaches to cognitive processing and behavioural regulation. Moreover, it extends established cognitive biases by identifying a novel bias specific to dynamic data visualisation. Empirically, it demonstrates that comprehension-oriented feedback can improve energy-efficient behaviour, deepen understanding, and enhance perceived support, especially when it explains behavioural strategies and clarifies causal relationships. The practical implications are synthesised into design guidelines for future feedback systems in BEVs and beyond.
The innovations in this dissertation extend beyond the context of BEVs. Action regulation in complex and dynamic systems—such as aviation, industrial control, or AI-assisted decision-making, especially in light of the growing role of generative, speech-based AI—can benefit from these findings. When users must form accurate mental models or interpret raw data in real-time, feedback should explain mechanisms and facilitate information analysis rather than merely presenting outcomes. This dissertation lays the groundwork for future research on cognitively aligned feedback systems that foster effective action regulation, adequate mental models, and user experience.