Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Arbeitsgruppenleiter
Sprecher des Graduiertenkolleg π³
Bibliothekstraße 5
28359 Bremen
Raum: MZH 2250
Telefon: +49 0421 218-63801
E-Mail: pmaass@uni-bremen.de
Forschungsgebiete
- Inverse Probleme
- Maschinelles Lernen
- Bild- und Signalverarbeitung in den Lebenswissenschaften
- Computational Engineering
- Systemtheorie und Parameteridentifikation
Projekte
Sprecher des Graduiertenkolleg π³ - Parameter Identification – Analysis, Algorithms, Applications
Projektleiter für folgende Forschungsprojekte:
- AGENS - Analytisch-generative Netzwerke zur Systemidentifikation
- Design-KIT - Künstliche Intelligenz in der mechanischen Bauteilentwicklung
- DIAMANT - Digitale Bildanalyse und bildgebende Massenspektrometrie zur Differenzierung von nichtkleinzelligem Lungenkrebs
- HYDAMO - Hybride datengetriebene und modellbasierte Simulation komplexer Strömungsprobleme in der Fahrzeugindustrie
- H2KMU-KI - Entwicklung einer KI für effizientes Energiemanagement in komplexen Erneuerbaren-Energien-Anlagen
- Inverse problems - Theories, methods and implementations
- KIDOHE - KI-gestützte Dokumentation für Hebammen
- Lifespan AI - Projekt C1:Lebensüberspannende Inferenz mit erklärbarer künstlicher Intelligenz
- MALDISTAR - Studie zur Qualitätsbewertung, Standardisierung und Reproduzierbarkeit von Daten der bildgebenden MALDI-Massenspektrometrie
- MarDATA - Machine learning in climate modelling
- MarDATA - Monitoring a stressed ice shelf: Machine learning algorithms to detect icequakes in 20 years of seismological records at Neumayer station, antarctica
- MarDATA - Robust Machine Learning applied to Stratospheric Chemistry Models
- ML-X-RAY - Maschinelles Lernen und Röntgentechnologie zur Messung von inhomogenen Kabel- und Rohrprodukten
- #MOIN - Deep Learning Demonstrator
- #MOIN - MuKIDERM - Multimodale KI-Verfahren zur Detektion und Klassifikation von Tumorentitäten in der Dermatopathologie
- PY2DLL - Entwicklung von Konzepten für neuronale Netzwerkarchitekturen zur effizienten Portierung von Python in DLL und damit eine Nutzbarkeit im Realbetrieb
- ROMSOC - Reduced Order Modelling, Simulation and Optimization of Coupled Systems
- SPAplus - Small Data Probleme in der digitalen Pathologie und programmbegleitende Maßnahmen
Monografien
H. Bock, K. Küfer, P. Maaß, A. Milde, V. Schulz (Hrsg.).
German Success Stories in Industrial Mathematics .
Mathematics in Industrie, 167 Seiten, Springer Verlag, 2022.
DOI: 10.1007/978-3-030-81455-7
R. Dahlhaus, J. Kurths, P. Maaß, J. Timmer (Hrsg.).
Mathematical Methods in Time Series Analysis and Digital Image Processing.
Understanding Complex Systems, 294 Seiten, Springer Verlag, 2008.
A. K. Louis, P. Maaß, A. Rieder.
Wavelets. Theorie und Anwendungen.
Studienbücher Mathematik, 330 Seiten, Teubner Verlag, 1998.
A. K. Louis, P. Maaß, A. Rieder.
Wavelets: Theory and Applications.
Pure and Applied Mathematics, 342 Seiten, WILEY-VCH, 1997.
Buchkapitel
P. Maaß, L. Hauberg-Lotte, T. Boskamp.
MALDI Imaging: Exploring the Molecular Landscape.
German Success Stories in Industrial Mathematics, H. Bock, K. Küfer, P. Maaß, A. Milde, V. Schulz (Hrsg.), Mathematics in Industry, S. 97-103, Springer Verlag, 2022.
DOI: 10.1007/978-3-030-81455-7_17
P. Maaß, S. Dittmer, T. Kluth, J. Leuschner, M. Schmidt.
Mathematische Architekturen für Neuronale Netze.
Erfolgsformeln – Anwendungen der Mathematik, M. Ehrhardt, M. Günther, W. Schilders (Hrsg.), Mathematische Semesterberichte, S. 190-195, Springer Verlag, 2022.
DOI: 10.1007/s00591-022-00325-y
J. Behrmann, M. Schmidt, J. Wildner, P. Maaß, S. Schmale.
Purity Assessment of Pellets Using Deep Learning.
German Success Stories in Industrial Mathematics, H. Bock, K. Küfer, P. Maaß, A. Milde, V. Schulz (Hrsg.), Mathematics in Industry, S. 29-34, Springer Verlag, 2022.
DOI: 10.1007/978-3-030-81455-7_6
P. Maaß.
Deep learning for trivial inverse problems.
Compressed Sensing and its Applications, H. Boche, R. Calderbank, G. Caire, G. Kutyniok, R. Mathar, P. Petersen (Hrsg.), Applied and Numerical Harmonic Analysis, S. 195-209, Birkhäuser, 2019.
DOI: 10.1007/978-3-319-73074-5_6
O. Riemer, P. Maaß, F. E. Elsner-Dörge, P. Gralla, J. Vehmeyer, M. Willert, A. Meier, I. Zahn.
Predictive compensation measures for the prevention of shape deviations of mircomilled dental products.
Cold Micro Metal Forming, Springer Verlag, 2018.
B. Denkena, P. Maaß, A. Schmidt, D. Niederwestberg, J. Vehmeyer, C. Niebuhr, P. Gralla.
Thermomechanical Deformation of Complex Workpieces in Milling and Drilling Processes.
Thermal Effects in Complex Machining Processes - Final Report of the DFG Priority Program 1480, D. Biermann, F. Hollmann (Hrsg.), LNPE, S. 219-250, Springer Verlag, 2017.
R. Ressel, P. Dülk, S. Dahlke, K. Kazimierski, P. Maaß.
Regularity of the Parameter-to-State Map of a Parabolic Partial Differential Equation.
Extraction of Quantifiable Information from Complex Systems, S. Dahlke, W. Dahmen, M. Griebel, W. Hackbusch, K. Ritter, R. Schneider, C. Schwab, H. Yserentant (Hrsg.), Lecture Notes in Computational Science and Engineering, S. 53-67, Springer Verlag, 2014.
DOI: 10.1007/978-3-319-08159-5_3
M. Andres, H. Blum, C. Brandt, C. Carstensen, P. Maaß, J. Niebsch, A. Rademacher, R. Ramlau, A. Schröder, E. Stephan, S. Wiedemann.
Adaptive finite Elements and Mathematical Optimization Methods.
Process Machine Interactions, B. Denkena, F. Hollmann (Hrsg.), Lecture Notes in Production Engineering, S. 53-77, Springer Verlag, 2013.
DOI: 10.1007/978-3-642-32448-2
I. Piotrowska-Kurczewski, C. Brandt, P. Maaß, O. Riemer.
Inverse Modelling.
Micro Metal Forming, F. Vollertsen (Hrsg.), ISBN: 978-3-642-30915-1, S. 267-288, Springer Verlag, 2013.
C. Brandt, A. Krause, J. Niebsch, J. Vehmeyer, E. Brinksmeier, P. Maaß, R. Ramlau.
Surface Generation Process with Consideration of the Balancing State in Diamond Machining.
Process Machine Interactions, B. Denkena, F. Hollmann (Hrsg.), Lecture Notes in Production Engineering, S. 329-360, Springer Verlag, 2013.
DOI: 10.1007/978-3-642-32448-2
G. J. Bauer, D. Lorenz, P. Maaß, H. Preckel, D. Trede.
Compounds, Drugs and Mathematical Image Processing.
Production Factor Mathematics, M. Grötschel, K. Lucas, V. Mehrmann (Hrsg.), S. 379-392, Springer Verlag, 2010.
DOI: 10.1007/978-3-642-11248-5_20
I. Piotrowska, P. Maaß, O. Riemer.
Flexible Herstellung von tribologisch optimierten Mikroumformwerkzeugen.
4. Kolloquium Mikroproduktion, F. Vollertsen (Hrsg.), S. 281-286, BIAS Verlag, 2009.
S. Dahlke, P. Maaß, G. Teschke, K. Koch, D. Lorenz, S. Müller, S. Schiffler, A. Stämpfli, H. Thiele, M. Werner.
Multiscale Approximation.
Mathematical Methods in Time Series Analysis and Digital Image Processing, R. Dahlhaus, J. Kurths, P. Maaß, J. Timmer (Hrsg.), S. 75-109, Springer Verlag, 2008.
G. J. Bauer, D. Lorenz, P. Maaß, H. Preckel, D. Trede.
Wirkstoffe, Medikamente und mathematische Bildverarbeitung.
Produktionsfaktor Mathematik - wie Mathematik Technik und Wirtschaft bewegt, M. Grötschel, K. Lucas, V. Mehrmann (Hrsg.), acatech DISKUTIERT, S. 461-477, acatech - Deutsche Akademie der Technikwissenschaften, 2008.
DOI: 10.1007/978-3-540-89435-3_20
M. Kulesh, B. Berkels, K. Bredies, C. S. Garbe, J. F. Acker, M. S. Diallo, M. Droske, M. Holschneider, J. Hron, C. Kondermann, P. Maaß, N. Olischläger, H. Peitgen, T. Preusser, M. Rumpf, F. Scherbaum, S. Turek.
Inverse Problems and Parameter Identification in Image Processing.
Mathematical Methods in Signal Processing and Digital Image Analysis, R. Dahlhaus, J. Kurths, P. Maaß, J. Timmer (Hrsg.), S. 111-151, Springer Verlag, 2007.
DOI: 10.1007/978-3-540-75632-3
K. Bredies, D. Lorenz, P. Maaß, G. Teschke.
A partial differential equation for continuous non-linear shrinkage filtering and its application for analyzing MMG data.
Wavelet Applications in Industrial Processing, F. Truchetet (Hrsg.), 5266, S. 84-93, SPIE, 2004.
DOI: 10.1117/12.515945
S. Dahlke, P. Maaß.
An outline of adaptive wavelet galerkin methods for Tikhonov regularization of inverse parabolic problems.
Recent Development in Theories and Numerics, Y. Hon, M. Yamamoto, J. Cheng, J. Lee (Hrsg.), S. pp. 56-66, World Scientific, 2003.
DOI: 10.1142/9789812704924_0006
P. Maaß, C. Boeckmann, A. Mekler.
Improvement of environment observing remote sensing devices by regularization techniques.
Mathematics - key technology for the futore, W. Jäger, H. Krebs (Hrsg.), S. 162-172, Springer Verlag, 2003.
V. Dicken, I. Menz, J. Niebsch, P. Maaß, R. Ramlau.
Inverse Unwuchtidentifikation an Flugtriebwerken mit Quetschöldämpfern.
Schwingungen in rotierenden Machinen VI, Sirm 2003, A. Irretier, R. Nordmann, H. Springer (Hrsg.), S. 123-137, Vieweg Verlag, 2003.
P. Maaß, M. Ende, D. Kayser, W. Osten, G. Teschke.
Continuous wavelet methods in signal processing.
Fringe 2001: 4th International Workshop on Automatic Processing of Fringe Patterns, W. Osten, W. Jüptner (Hrsg.), S. 142-153, Elsevier, 2001.
T. Köhler, P. Maaß, M. Seebass, P. Wust.
Efficient methods for Hyperthermia treatment planning.
Surveys on Solution Methods for Inverse Problems, D. Colton, H. W. Engl, A. K. Louis, J. R. Laughlin, W. Rundell (Hrsg.), S. 155-168, Springer Verlag, 2000.
P. Maaß.
Wavelet Methods and Applications in Physics.
Advanced Mathematical Methods in Metrology IV, P. Ciarlini, M. G. Cox, F. Pavese, D. Richter (Hrsg.), World Scientific, 1998.
P. Maaß, T. Boskamp, V. Dicken, R. Bischoff, H. Peters, H. Stark.
Bilddatenkompression mit Wavelet-Methoden.
Mathematik: Schlüsseltechnologie für die Zukunft, Verbundprojekte zwischen Universität und Industrie, F. Hoffmann, W. Jäger, B. Lohmann, H. Schunck (Hrsg.), S. 385-394, Springer Verlag, 1997.
P. Maaß.
Wavelet Methods in Signal Processing.
Advanced Mathimatical Tools in Metrology III, P. Ciarlini, M. G. Cox, F. Pavese, D. Richter (Hrsg.), S. 91-104, World Scientific, 1997.
P. Maaß, A. Rieder.
Wavelet-accelerated Tikholov-regularisation with applications.
Inverse Peoblems in Medical Imaging and Nondestructive Testing, H. W. Engl, A. K. Louis, W. Rundell (Hrsg.), S. 134-159, Springer Verlag, 1997.
M. Ende, A. K. Louis, P. Maaß, G. Mayer-Kress.
EEG signal analysis by continuous wavelet transform techniques.
Nonlinear Analysis of Physiological Data, H. Kantz, G. Mayer-Kress, J. Kurths (Hrsg.), S. 213-219, Springer Verlag, 1996.
P. Maaß.
Wavelet-projection methods for inverse problems.
Beiträge zur Angewandten Analysis und Numerik, E. Schock (Hrsg.), S. 231-224, Shaker Verlag, 1994.
H. Hammer, P. Maaß, A. Rieder, J. Meyer.
Wavelet Analysis of Auscultatory Blood Pressure Signals.
Abstracts of the second European conference on Engineering and Medicine, S. 322-323, Elsevier, 1993.
P. Maaß.
Wideband approximation and Wavelet Transform.
Radar and Sonar, Part II, F. A. Grünbaum, M. Bernfeld, R. E. Blahut (Hrsg.), S. 83-88, Springer Verlag, 1992.
P. Maaß.
Singular value decompositions for Radon transforms.
Mathematical Aspects of Computerized Tomography, G. T. Herman, A. K. Louis, F. Natterer (Hrsg.), Lecture Notes in Mathematics, S. 6-14, Springer Verlag, 1991.
DOI: 10.1007/BFb0084504
P. Maaß.
A generalized radon transform in wideband radar.
Integral Geometry and Tomography, E. Grinberg, E. T. . Quinto (Hrsg.), AMs - Contemporary Mathematics, S. 183-188, AMS - American Mathematical Society, 1990.
P. Maaß.
Generalized Backus-Gilbert Methods.
Inverse Methods in Action, P. Sabatier (Hrsg.), S. 440-446, Springer Verlag, 1990.
Zeitschriftenartikel
F. Altenkrüger, A. Denker, P. Hagemann, P. Maaß, G. Steidl.
PatchNR: Learning from Very Few Images by Patch Normalizing Flow Regularization.
Inverse Problems, 39(6), 2023.
online unter: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6420/acce5e/meta
A. Denker, I. Singh, R. Barbano, Z. Kereta, B. Jin, K. Thielemans, P. Maaß, S. Arridge.
Score-Based Generative Models for PET Image Reconstruction.
Erscheint in Machine Learning for Biomedical Imaging
online unter: https://arxiv.org/abs/2308.14190
D. Nganyu Tanyu, J. Ning, T. Freudenberg, N. Heilenkötter, A. Rademacher, U. Iben, P. Maaß.
Deep learning methods for partial differential equations and related parameter identification problems.
Inverse Problems, 39(10), 2023.
DOI: 10.1088/1361-6420/ace9d4
D. Erzmann, S. Dittmer, H. Harms, P. Maaß.
DL4TO: A Deep Learning Library for Sample-Efficient Topology Optimization.
Lecture Notes in Computer Science, Geometric Science of Information. GSI 2023 14071, Springer Verlag, 2023.
DOI: 10.1007/978-3-031-38271-0_54
R. Barbano, J. Leuschner, M. Schmidt, A. Denker, A. Hauptmann, P. Maaß, B. Jin.
An Educated Warm Start For Deep Image Prior-based Micro CT Reconstruction.
IEEE Transactions on Computational Imaging, 8:1210-1222, 2022.
DOI: 10.1109/TCI.2022.3233188
S. Dittmer, C. Schönlieb, P. Maaß.
Ground Truth Free Denoising by Optimal Transport.
Erscheint in Numerical Algebra, Control, and Optimization
online unter: https://arxiv.org/abs/2007.01575
C. Janßen, T. Boskamp, L. Hauberg-Lotte, J. Behrmann, S. Deininger, M. Kriegsmann, K. Kriegsmann, G. Steinbuß, H. Winter, T. Muley, R. Casadonte, J. Kriegsmann, P. Maaß.
Robust subtyping of non-small cell lung cancer whole sections through MALDI mass spectrometry imaging.
Proteomics - Clinical Applications, PRCA2208 , 2022.
DOI: 10.1002/prca.202100068
A. Denker, M. Schmidt, J. Leuschner, P. Maaß.
Conditional Invertible Neural Networks for Medical Imaging .
MDPI Journal of Imaging, Inverse Problems and Imaging 7(11), 243 S., 2021.
DOI: 10.3390/jimaging7110243
S. Dittmer, T. Kluth, M. Henriksen, P. Maaß.
Deep image prior for 3D magnetic particle imaging: A quantitative comparison of regularization techniques on Open MPI dataset.
International Journal on Magnetic Particle Imaging, 7(1), 2021.
online unter: https://journal.iwmpi.org/index.php/iwmpi/article/view/148
J. Le Clerc Arrastia, N. Heilenkötter, D. Otero Baguer, L. Hauberg-Lotte, T. Boskamp, S. Hetzer, N. Duschner , J. Schaller , P. Maaß.
Deeply Supervised UNet for Semantic Segmentation to Assist Dermatopathological Assessment of Basal Cell Carcinoma.
MDPI Journal of Imaging, 71 7(4), Meisenbach Verlag, Bamberg, 2021.
DOI: 10.3390/jimaging7040071
J. Leuschner, M. Schmidt, D. Otero Baguer, P. Maaß.
LoDoPaB-CT, a benchmark dataset for low-dose computed tomography reconstruction.
Scientific Data, 8(109), 2021.
DOI: 10.1038/s41597-021-00893-z
M. Beckmann, P. Maaß, J. Nickel.
Error analysis for filtered back projection reconstructions in Besov spaces.
Inverse Problems, 37 014002 37(1), IOPscience, 2020.
T. Kluth, C. Bathke, M. Jiang, P. Maaß.
Joint super-resolution image reconstruction and parameter identification in imaging operator: Analysis of bilinear operator equations, numerical solution, and application to magnetic particle imaging.
Inverse Problems, 36(12), 2020.
DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6420/abc2fe
T. H. Nguyen, D. Nho Hào, P. Maaß, L. Colombi Ciacchi.
Mathematical aspects of catalyst positioning in lithium/air batteries.
Inverse Problems, 36(4), 2020.
DOI: 10.1088/1361-6420/ab47e6
S. Dittmer, T. Kluth, P. Maaß, D. Otero Baguer.
Regularization by architecture: A deep prior approach for inverse problems.
Journal of Mathematical Imaging and Vision, :456-470, Springer Verlag, 2020.
DOI: 10.1007/s10851-019-00923-x
online unter: http://link.springer.com/article/10.1007/s10851-019-00923-x
T. Boskamp, D. Lachmund, R. Casadonte, L. Hauberg-Lotte, J. H. Kobarg, J. Kriegsmann, P. Maaß.
Using the chemical noise background in MALDI mass spectrometry imaging for mass alignment and calibration.
Analytical Chemistry, 92(1):1301-1308, 2020.
DOI: 10.1021/acs.analchem.9b04473
online unter: https://doi.org/10.1021/acs.analchem.9b04473
S. Dittmer, E. King, P. Maaß.
Singular values for ReLU layers.
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Article , 2019.
online unter: https://ieeexplore.ieee.org/document/8891761
S. Arridge, P. Maaß, O. Öktem, C. Schönlieb.
Solving inverse problems using data-driven models.
Acta Numerica, 28:pp. 1-174, Cambridge University Press, 2019.
DOI: 10.1017/S0962492919000059
J. Quanico, L. Hauberg-Lotte, S. Devaux, Z. Laouby, C. Mériaux, A. Raffo-Romero, M. Rose, L. . Westerheide, J. Vehmeyer, F. Rodet, P. Maaß, D. Cizkova, N. Zilka, V. Cubinkova, I. Fournier, M. Salzet.
3D MALDI mass spectrometry imaging reveals specific localization of long-chain acylcarnitines within a 10-day time window of spinal cord injury.
Scientific Reports, 8(16083), 2018.
DOI: 10.1038/s41598-018-34518-0
P. Fernsel, P. Maaß.
A Survey on Surrogate Approaches to Non-negative Matrix Factorization.
Vietnam Journal of Mathematics, 46(4):987-1021, Springer Verlag, 2018.
DOI: 10.1007/s10013-018-0315-x
J. Behrmann, C. Etmann, T. Boskamp, R. Casadonte, J. Kriegsmann, P. Maaß.
Deep Learning for Tumor Classification in Imaging Mass Spectrometry.
Bioinformatics, 34(7):1215-1223, Oxford University Press, 2018.
DOI: 10.1093/bioinformatics/btx724
J. Leuschner, M. Schmidt, P. Fernsel, D. Lachmund, T. Boskamp, P. Maaß.
Supervised Non-negative Matrix Factorization Methods for MALDI Imaging Applications.
Bioinformatics, bty909 , 2018.
DOI: 10.1093/bioinformatics/bty909
Y. Cordero Hernandez, T. Boskamp, R. Casadonte, L. Hauberg-Lotte, J. Oetjen, D. Lachmund, A. Peter, D. Trede, K. Kriegsmann, M. Kriegsmann, J. Kriegsmann, P. Maaß.
Targeted Feature Extraction in MALDI Mass Spectrometry Imaging to Discriminate Proteomic Profiles of Breast and Ovarian Cancer.
Proteomics - Clinical Applications, 1700168 , Wiley, 2018.
DOI: 10.1002/prca.201700168
N. Hase, S. M. Miller, P. Maaß, J. Notholt, M. Palm, T. Warneke.
Atmospheric Inverse Modeling via Sparse Reconstruction.
Geoscientific Model Development (GMD), 10:3695-3713, 2017.
DOI: 10.5194/gmd-10-3695-2017
C. Bathke, T. Kluth, C. Brandt, P. Maaß.
Improved image reconstruction in magnetic particle imaging using structural a priori information.
International Journal on Magnetic Particle Imaging, Article ID 1703015, 3(1), 10 pages, 2017.
DOI: 10.18416/ijmpi.2017.1703015
T. Kluth, P. Maaß.
Model uncertainty in magnetic particle imaging: Nonlinear problem formulation and model-based sparse reconstruction.
International Journal on Magnetic Particle Imaging, Article ID 1707004 3(2), 10 pages, 2017.
DOI: 10.18416/ijmpi.2017.1707004
T. Boskamp, D. Lachmund, J. Oetjen, Y. Hernandez-Cordero, D. Trede, P. Maaß, R. Casadonte, J. Kriegsmann, A. Warth, H. Dienemann, W. Weichert, M. Kriegsmann.
A new classification method for MALDI imaging mass spectrometry data acquired on formalin-fixed paraffin-embedded tissue samples.
BBA - Proteins and Proteomics, 2016.
DOI: 10.1016/j.bbapap.2016.11.003
J. Oetjen, D. Lachmund, A. Palmer, F. Alexandrov, M. Becker, T. Boskamp, P. Maaß.
An approach to optimize sample preparation for MALDI imaging MS of FFPE sections using fractional factorial design of experiments.
Analytical and Bioanalytical Chemistry, 408(24):6729-40, 2016.
DOI: 10.1007/s00216-016-9793-4
P. Maaß, R. Strehlow.
An iterative regularization method for nonlinear problems based on Bregman projections.
Inverse Problems, Article ID 115013 32(11), 20 pages, 2016.
DOI: 10.1088/0266-5611/32/11/115013
Q. M. Pham, D. Nho Hào, P. Maaß, M. Pidcock.
Descent Gradient Methods for Nonsmooth Minimization Problems and Applicatons to Ill-Posed Problems.
Journal of Computational and Applied Mathematics, 298:105-122, 2016.
DOI: 10.1016/j.cam.2015.11.039
F. Hoffmann, J. M. Lotz, J. Lotz, S. Heldmann, D. Trede, J. Oetjen, M. Becker, G. Ernst, P. Maaß, F. Alexandrov, O. Guntinas-Lichius, H. Thiele, F. von Eggeling.
Integration of 3D multimodal imaging data of a head and neck cancer and advanced feature recognition.
BBA - Proteins and Proteomics, 2016.
DOI: 10.1016/j.bbapap.2016.08.018
S. Devaux, D. Cizkova, J. Quanico, J. Franck, S. Nataf, L. Pays, L. Hauberg-Lotte, P. Maaß, J. H. Kobarg, F. Kobeissy, C. Mériaux, M. Wisztorski, L. Slovinska, J. Blasko, V. Cigankova, I. Fournier, M. Salzet.
Proteomic Analysis of the Spatio-temporal Based Molecular Kinetics of Acute Spinal Cord Injury Identifies a Time- and Segment-specific Window for Effectife Tissue Repair.
Molecular & Cellular Proteomics, 15:2641-2670, 2016.
DOI: 10.1074/mcp.M115.057794
A. Egozi, D. Eilot, P. Maaß, C. Sagiv.
A robust estimation method for camera calibration with known rotation.
Applied Mathematics, 6(9):1538-1552 , 2015.
DOI: 10.4236/am.2015.69137
J. Oetjen, K. Veselkov, J. Watrous, J. McKenzie, M. Becker, L. Hauberg-Lotte, J. H. Kobarg, A. K. Mróz, N. Strittmatter, F. Hoffmann, D. Trede, A. Palmer, S. Schiffler, K. Steinhorst, M. Aichler, R. Goldin, O. Guntinas-Lichius, F. von Eggeling, H. Thiele, K. Mädler, A. Walch, P. Maaß, P. C. Dorrestein, Z. Takats, F. Alexandrov.
Benchmark datasets for 3D MALDI- and DESI-imaging mass spectrometry.
GigaScience, 4, 2015.
DOI: 10.1186/s13742-015-0059-4
T. Dabrowski, A. Struck, D. Fenske, P. Maaß, L. Colombi Ciacchi.
Optimization of Catalytically Active Sites Positioning in Porous Cathodes of Lithium/Air Batteries Filled with Different Electrolytes.
Journal of The Electrochemical Society, 162(14):A2796-A2804, 2015.
DOI: 10.1149/2.0861514jes
I. Piotrowska-Kurczewski, J. Vehmeyer, P. Gralla, F. E. Elsner-Dörge, F. Böhmermann, O. Riemer, P. Maaß.
Reduzierung der Formabweichung beim Mikrofräsen.
Tagungsband 7. Kolloquium Mikroproduktion, ISBN: 978-3-00-050-755-7 , 23–30 S., 2015.
H. Thiele, S. Heldmann, D. Trede, J. Strehlow, S. Wirtz, W. Dreher, J. Berger, J. Oetjen, J. H. Kobarg, B. Fischer, P. Maaß.
2D and 3D MALDI-Imaging: Conceptual Strategies for Visualization and Data Mining.
BBA - Proteins and Proteomics, 1844(1):117-137, 2014.
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Enhancing the analysis of murine neonatal ultrasonic vocalizations: Development, evaluation, and application of different mathematical models.
Zur Veröffentlichung eingereicht.
D. Nganyu Tanyu, J. Ning, A. Hauptmann, B. Jin, P. Maaß.
Electrical Impedance Tomography: A Fair Comparative Study on Deep Learning and Analytic-based Approaches.
Zur Veröffentlichung eingereicht.
online unter: https://arxiv.org/abs/2310.18636
C. Arndt, A. Denker, S. Dittmer, N. Heilenkötter, M. Iske, T. Kluth, P. Maaß, J. Nickel.
Invertible residual networks in the context of regularization theory for linear inverse problems.
Zur Veröffentlichung eingereicht.
online unter: https://arxiv.org/abs/2306.01335
R. Herdt, M. Schmidt, D. Otero Baguer, J. Le Clerc Arrastia, P. Maaß.
Model Stitching and Visualization How GAN Generators can Invert Networks in Real-Time.
Zur Veröffentlichung eingereicht.
online unter: https://arxiv.org/abs/2302.02181
F. Altenkrüger, A. Denker, P. Hagemann, P. Maaß, G. Steidl.
PatchNR: Learning from Very Few Images by Patch Normalizing Flow Regularization.
Zur Veröffentlichung eingereicht.
online unter: https://arxiv.org/abs/2205.12021
S. Dittmer, D. Erzmann, H. Harms, P. Maaß.
SELTO: Sample-Efficient Learned Topology Optimization.
Zur Veröffentlichung eingereicht.
online unter: https://arxiv.org/abs/2209.05098
P. Fernsel, P. Maaß.
Regularized Orthogonal Nonnegative Matrix Factorization and K-means Clustering.
Zur Veröffentlichung eingereicht.
online unter: https://arxiv.org/abs/2112.07641
S. Dittmer, P. Maaß.
A Projectional Ansatz to Reconstruction.
Zur Veröffentlichung eingereicht.
online unter: https://arxiv.org/abs/1907.04675
C. Etmann, M. Schmidt, J. Behrmann, T. Boskamp, L. Hauberg-Lotte, A. Peter, R. Casadonte, J. Kriegsmann, P. Maaß.
Deep Relevance Regularization: Interpretable and Robust Tumor Typing of Imaging Mass Spectrometry Data.
Zur Veröffentlichung eingereicht.
online unter: https://arxiv.org/abs/1912.05459
J. Behrmann, S. Dittmer, P. Fernsel, P. Maaß.
Analysis of Invariance and Robustness via Invertibility of ReLU-Networks.
Zur Veröffentlichung eingereicht.
online unter: https://arxiv.org/abs/1806.09730
Tagungsbeiträge
M. Nittscher, M. F. Lameter, R. Barbano, J. Leuschner, B. Jin, P. Maaß.
SVD-DIP: Overcoming the Overfitting Problem in DIP-based CT Reconstruction.
Medical Imaging with Deep Learning (MIDL 2023), 10.07.-12.07.2023.
online unter: https://2023.midl.io/papers/p014
A. Denker, M. Schmidt, J. Leuschner, P. Maaß, J. Behrmann.
Conditional Normalizing Flows for Low-Dose Computed Tomography Image Reconstruction.
ICML Workshop on Invertible Neural Networks, Normalizing Flows, and Explicit Likelihood Models, 18.07-18.07.2020, Wien, Österreich.
online unter: https://invertibleworkshop.github.io/accepted_papers/index.html
T. Czotscher, D. Otero Baguer, F. Vollertsen, I. Piotrowska-Kurczewski, P. Maaß.
Connection Between Shock Wave Induced Indentations And Hardness By Means Of Neural Networks.
22nd International Conference on Material Forming (ESAFORM 2019), 08.05.-10.05.2019.
AIP Conference Proceedings 2113, 100001, Springer Verlag, 2019.
DOI: 10.1063/1.5112634
C. Etmann, S. Lunz, P. Maaß, C. Schönlieb.
On the Connection Between Adversarial Robustness and Saliency Map Interpretability.
36th International Conference on Machine Learning, 09.06.-15.06.2019, Los Angeles, USA.
PMLR 97, 97:1823-1832, 2019.
online unter: http://proceedings.mlr.press/v97/etmann19a.html
J. Flötotto, T. Kluth, M. Möddel, T. Knopp, P. Maaß.
Improving Generalization Properties of Measured System Matrices by Using Regularized Total Least Squares Reconstruction in MPI.
International Workshop on Magnetic Particle Imaging 2018.
International Workshop on Magnetic Particle Imaging (IWMPI) Book of Abstracts 2018, S. 53-54, Infinite Science Publishing, 2018.
D. Otero Baguer, I. Piotrowska, P. Maaß.
Inverse Problems in designing new structural materials.
7th International Conference on High Performance Scientific Computing, 19.03-23.03.2018, Hanoi, Vietnam.
DOI: 10.1007/978-3-030-55240-4_8
P. Gralla, I. Piotrowska, D. . Rippel, M. Lütjen, P. Maaß.
Inverting Prediction Models in Micro Production for Process Design.
5TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON NEW FORMING TECHNOLOGY, 18.09.-21.09.2018, Bremen, Deutschland.
DOI: 10.1051/matecconf/201819015007
C. Bathke, T. Kluth, P. Maaß.
MPI Reconstruction Using Structural Prior Information and Sparsity.
International Workshop on Magnetic Particle Imaging 2018.
International Workshop on Magnetic Particle Imaging (IWMPI) Book of Abstracts 2018, S. 129-130, Infinite Science Publishing, 2018.
K. Tracht, A. Onken, P. Gralla, J. H. Emad, N. Kipry, P. Maaß.
Trend-specific clustering for micro mass production of linked parts.
CIRP General Assembly 2018, 19.08-25.08.2018.
CIRP Annals, Manufacturing Technology, 67(1):9-12, Elsevier, 2018.
DOI: 10.1016/j.cirp.2018.04.017
C. Bathke, T. Kluth, C. Brandt, P. Maaß.
Improved image reconstruction in magnetic particle imaging using structural a priori information.
International Workshop on Magnetic Particle Imaging 2017.
International Workshop on Magnetic Particle Imaging (IWMPI) Book of Abstracts 2017, S. 85, Infinite Science Publishing, 2017.
T. Kluth, P. Maaß.
Model uncertainty in magnetic particle iamging: Motivating nonlinear problems by model-based sparse reconstruction.
International Workshop on Magnetic Particle Imaging 2017.
International Workshop on Magnetic Particle Imaging (IWMPI) Book of Abstracts 2017, S. 83, Infinite Science Publishing, 2017.
P. Gralla, I. Piotrowska-Kurczewski, P. Maaß.
Tikhonov Functionals Incorporating Tolerances.
88th GAMM Annual Meeting of the international Association of Applied Mathematics and Mechanics (GAMM).
Erscheint in Proc. Appl. Math. Mech..
P. Gralla, I. Piotrowska-Kurczewski, P. Maaß.
Parameter identification for micro milling processes using inverse problems incorporating tolerances.
International Congress on engineering, design and Manufacturing 2016, 08.09-10.09.2016, Barcelona, Spanien.
T. Boskamp, D. Lachmund, J. Oetjen, Y. Hernandez-Cordero, J. Behrmann, J. H. Kobarg, R. Casadonte, J. Kriegsmann, P. Maaß.
Visualizing MALDI TOF datasets of FFPE tissue samples for the purpose of quality assessment and comparison.
OurCon IV - 2016, 17.10.-21.10.2016, Ustron, Polen.
online unter: http://www.bioradint.eu/ourcon_public/papersview.php?showdetail=&paper_id=45
W. Zhang, G. Luo, L. Shen, T. Page, P. Li, M. Jiang, P. Maaß, J. Cong.
FPGA acceleration by asynchronous parallelization for simultaneous image reconstruction and segmentation based on the Mumford-Shah regularization.
SPIE OPTICAL ENGINEERING + APPLICATIONS, 09.08.-13.08.2015, San Diego, USA.
Image Reconstruction from Incomplete Data VIII, Volume 9600, P. J. Bones, M. A. Fiddy, R. P. Millane (Hrsg.), SPIE, 2015.
DOI: 10.1117/12.2187898
J. Vehmeyer, I. Piotrowska-Kurczewski, F. Böhmermann, O. Riemer, P. Maaß.
Least-squares based parameter identification for a function-related surface optimisation in micro ball-end milling.
15th CIRP Conference on Modelling Machining Operations (CIRP CMMO), 11.07.-12.07.2015, Karlsruhe, Deutschland.
Procedia CIRP, 31:276-281, Elsevier, 2015.
DOI: 10.1016/j.procir.2015.03.076
B. Denkena, A. Schmidt, P. Maaß, D. Niederwestberg, C. Niebuhr, J. Vehmeyer.
Prediction of Temperature Induced Shape Deviations in dry Milling.
15th CIRP Conference on Modelling Machining Operations (CIRP CMMO), 11.07.-12.07.2015, Karlsruhe, Deutschland.
Procedia CIRP, 31:340-345, Elsevier, 2015.
DOI: 10.1016/j.procir.2015.03.072
online unter: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S221282711500387X
P. Li, T. Page, G. Luo, W. Zhang, P. Zhang, P. Wang, P. Maaß, M. Jiang, J. Cong.
FPGA Acceleration for Simultaneous Medical Image Reconstruction and Segmentation .
2014 IEEE 22nd Annual International Symposium on Field-Programmable Custom Computing Machines , 11.05.-13.05.2014, Boston, MA, USA.
DOI: 10.1109/FCCM.2014.54
A. Bartels, D. Trede, F. Alexandrov, P. Maaß.
Hybrid Regularization and Sparse Reconstruction of Imaging Mass Spectrometry Data.
10th International Conference on Sampling Theory and Applications (SampTA'13), 01.07.-05.07.2013, Bremen, Deutschland.
online unter: http://www.eurasip.org/Proceedings/Ext/SampTA2013/papers/p189-bartels.pdf
I. Chernyavsky, F. Alexandrov, P. Maaß.
A Two-Step Soft Segmentation Procedure for MALDI Imaging Mass Spectrometry Data.
German Conference on Bioinformatics 2012.
DOI: 10.4230/OASIcs.GCB.2012.39
C. Brandt, J. Niebsch, P. Maaß, R. Ramlau.
Simulation of Process Machine Interaction for Ultra Precision Turning.
2nd International Conference on Process Machine Interactions, 10.06.-11.06.2010, Vancouver, Kanada.
Proceedings of the 2nd International Conference on Process Machine Interactions, 2010.
C. Brandt, A. Krause, E. Brinksmeier, P. Maaß.
Force modelling in diamond machining with regard to the surface generation process.
9th International Conference and Exhibition on Laser Metrology, machine tool, CMM and robotic performance, 30.06.-02.07.2009, London, Großbritannien.
Proceedings of the 9th International Conference and Exhibition on Laser Metrology, machine tool, CMM and robotic performance, LAMDAMAP 2009, S. 377-386, 2009.
A. Pehlken, A. Decker, P. Maaß, D. H. Müller, K. D. Thoben, S. Todt, M. Rolbiecki, W. Wosniok.
Knowledge Based Recycling Concept.
SETAC Europe 19th Annual Meeting, 31.05.2009 - 04.06.2009, Göteborg, Schweden.
A. Pehlken, A. Decker, P. Maaß, D. H. Müller, M. Rolbiecki, K. D. Thoben, S. Todt.
LC thinking in combination with meta-modeling technique applied to recycling processes.
4th International Conference on Life Cycle Management, 06.09.2009 - 09.09.2009, Kapstadt, Südafrika.
I. Loresch, H. Schulte, O. Riemer, E. Brinksmeier, P. Maaß, F. Dollinger.
Mathematical Approaches for the Modelling of Material Removal in Polishing Processes.
The 1st International Conference on NanoManufacturing, 13.07.-16.07.2008, Singapur, .
Erscheint in Proceedings of the 1st International Conference on NanoManufacturing.
I. Piotrowska, C. Brandt, H. R. Karimi, P. Maaß.
Model development for turning process.
6th International Conference on Manufacturing Research, 09.09.-11.09.2008, Brunel University, West London, Großbritannien.
Proceedings of the 6th International Conference on Manufacturing Research, S. 859-866, 2008.
C. Brandt, H. R. Karimi, I. Piotrowska, J. Niebsch, R. Ramlau, A. Krause, O. Riemer, P. Maaß.
Process-Machine Interaction Model for Turning Process.
The 1st International Conference on Process Machine Interactions, 03.09-04.09.2008, Leibniz Universität Hannover, Deutschland.
Proceedings of the 1st International Conference on Process Machine Interactions, S. 239-246, 2008.
D. Lorenz, P. Maaß, H. Preckel, D. Trede.
Topology-preserving geodesic active contours for segmentation of high-content fluorescent cellular imaging.
79th Annual Meeting of the International Association of Applied Mathematics and Mechanics, 31.03-04.04.2008, Bremen, Deutschland.
Proceedings in Applied Mathematics and Mechanics, 8(1):10941-10942, 2008.
DOI: 10.1002/pamm.200810941
A. Decker, P. Maaß, D. H. Müller, A. Pehlken, M. Rolbiecki, K. D. Thoben, S. Todt, W. Wosniok.
Unsicherheitsanalyse des Aufbereitungsprozesses am Beispiel Altreifenrecycling.
Aufbereitung und Recycling 2008, 12.11.-13.11.2008, Freiberg, Deutschland.
Erscheint in Tagungskompendium Aufbereitung und Recycling 2008.
T. Bonesky, K. Bredies, D. Lorenz, P. Maaß.
On the minimization of non-convex, non-differentiable functionals with an application to SPECT.
Oberwolfach Report: Mathematical Methods in Tomography.
R. Nordmann, D. Peters, B. Domes, P. Maaß.
Inverse Determination of Imbalance Distributions.
8th International Conference on Vibrations in Rotating Machinery, 07.09.-09.09.2004, University of Wales, England.
S. Dahlke, P. Maaß.
An outline of adaptive wavelet galerkin methods for tikhonov regularization of inverse parabolic problems.
International Conference on Inverse Problems, 09.01.-12.01.2002, Hong Kong, China.
Recent development in Theories and Numerics, Y. Hon, M. Yamamoto, J. Cheng, J. Lee (Hrsg.), S. 56-66, World Scientific, 2002.
DOI: 10.1142/9789812704924_0006
M. Quante, G. Teschke, M. Zhariy, P. Maaß, K. Sassen.
Extraction and analysis of structural features in cloud radar and lidar data using wavelet based methods.
2nd European conference on Radar Meteorology, ERAD, 18.11.-22.11.2002, Delft, Niederlande.
ERAD Publication Series, H. Russchenberg (Hrsg.), 1:95-103, Copernicus Verlag, 2002.
V. Dicken, P. Maaß, B. Ott, M. Thierschmann.
Eignung von Wavelet-Bilddatenkompressionsverfahren für Satellitenbildaufnahmen.
Deutscher Luft- u. Raumfahrtkongress - DGLR Jahrestagung 1995, 26.09.-29.09.1995.
P. Maaß.
Singular value decompositions for Radon transforms.
Oberwolfach Report: Mathematical Methods in Tomography.
DOI: 10.1007/BFb0084504
P. Gralla, I. Piotrowska-Kurczewski, D. . Rippel, M. Lütjen, P. Maaß.
Eine Methode zur Invertierung von Vorhersagemodellen in der Mikrofertigung.
8. Kolloquium Mikroproduktion, 27.11.-28.11.2017, Bremen, Deutschland.
Sonstiges
P. Maaß, Q. M. Pham.
Semismooth Newton and Quasi-Newton Methods in Weighted l¹-Regularization of Nonlinear Inverse Problems.
Berichte aus der Technomathematik 11-02, Universität Bremen, 2011.
P. Maaß, Q. M. Pham.
Sparsity regularization for electrical impedance tomography: well-posedness and convergence rates.
Berichte aus der Technomathematik 11-06, Universität Bremen, 2011.
P. Maaß, Q. M. Pham.
Sparsity regularization of the diffusion coefficient problem: well-posedness and convergence rates.
Berichte aus der Technomathematik 11-04, Universität Bremen, 2011.
B. Jin, T. Khan, P. Maaß.
Sparse Reconstruction in Electrical Impedance tomography.
Zur Veröffentlichung eingereicht.
C. Evers, K. Hachmann, M. Linden, A. Luttmann, K. Bredies, P. Maaß, F. Alexandrov.
The Technomatika toolbox: LCMS peakpicking and alignment.
Projektbericht, Universität Bremen, 2008.
L. Justen, P. Maaß.
Verbesserte dynamische Festzieleliminierung beim Niederschlagsradar.
Projektbericht, Universität Bremen, 2008.
S. Dahlke, P. Maaß.
An Outline of Adaptive Wavelet Galerkin Methods for Tikhonov Regularization of Inverse Parabolic Problems.
Berichte aus der Technomathematik 02-02, Universität Bremen, 2002.
V. Dicken, P. Maaß, I. Menz, J. Niebsch, R. Ramlau.
Inverse Unwuchtidentifikation an Flugtriebwerken mit Quetschöldämpfern.
Berichte aus der Technomathematik 02-09, Universität Bremen, 2002.
P. Maaß, T. Köhler, J. Kalden, L. R. Costa, U. Parlitz, C. Merkwirth, U. Wichard.
Mathematical methods for forecasting bank transaction data.
Projektbericht, Preprint Series DFG-SPP 1114, Preprint 24, 2002.
M. Lukaschewitsch, P. Maaß, M. Pidcock.
Tikhonov regularization for Electrical Impedance Tomography on unbounded domains.
Berichte aus der Technomathematik 02-08, Universität Bremen, 2002.
T. Köhler, P. Maaß, P. Wust, M. Seebass.
Efficient methods in hyperthermia treatment planning.
Berichte aus der Technomathematik 01-01, Universität Bremen, 2001.
S. Dahlke, P. Maaß.
A Note on Interpolating Scaling Functions.
Berichte aus der Technomathematik 00-13, Universität Bremen, 2000.
P. Maaß, G. Teschke, W. Willmann, G. Wollmann.
Detection and Classification of Material Attributes -- A Practical Applicaion of Wavelet Analysis.
Berichte aus der Technomathematik 00-10, Universität Bremen, 2000.
S. Dahlke, P. Maaß, G. Teschke.
Interpolating Scaling Functions with Duals.
Berichte aus der Technomathematik 00-08, Universität Bremen, 2000.
V. Dicken, P. Maaß, I. Menz, J. Niebsch, R. Ramlau.
Nonlinear Inverse Unbalance Reconstruction in Rotor dynamics.
Berichte aus der Technomathematik 03-08, Universität Bremen, 2003.
T. Köhler, P. Maaß.
Time-series forecasting for total volume data and charge back data.
Berichte aus der Technomathematik 02-10, Universität Bremen, 2002.
S. Dahlke, P. Maaß, G. Teschke.
Reconstruction of Reflectivity Desities by Wavelet Transforms.
Berichte aus der Technomathematik 01-10, Universität Bremen, 2001.
| 26.10.1959 | geboren in Karlsruhe |
| 1979 - 1985 | Mathematik-Studium an der TH Karlsruhe und der Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg |
| 1981 - 1982 | Pembroke College, Cambridge, England (DAAD-Stipendium) |
| 1985 | Diplom in Mathematik (Diplomarbeit bei Prof. Dr. E. Hairer) |
| 1985 - 1987 | Mitarbeiter im DFG-Projekt (Prof. Dr. A.K. Louis) "Entwicklung effizienter Algorithmen für die Computer-Tomographie" |
| 1987 - 1990 | wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachbereich Mathematik TU Berlin |
| 1988 | Promotion an der TU Berlin |
| 1990 - 1991 | Assistenzprofessor, Tufts University, Boston (Tomographie Arbeitsgruppe: A. Cormack, E.T. Quinto) |
| 1991 - 1993 | Hochschulassistent, Universität des Saarlandes, Saarbrücken |
| 1993 | Habilitation an der Universität des Saarlandes, Saarbrücken |
| 1993 - 1999 | Professur (C4) für Numerische Mathematik an der Universität Potsdam |
| 1999 - 2020 | Direktor des Zentrums für Technomathematik in Bremen |
| seit 1999 | Professur (C4) für Technomathematik an der Universität Bremen |
Aktuelle Veranstaltungen
- Vorlesung, Mathematical Foundations of Machine Learning, 03-M-SP-16, SoSe 2023
- Seminar, Mathematical Foundations of AI, 03-M-AC-6, SoSe 2023
Frühere Veranstaltungen
- Vorlesung, Mathematical Foundations of Data Analysis, 03-M-MDAIP-1, WiSe 2022/2023
- Vorlesung, Inverse Problems, 03-M-SP-1, WiSe 2022/2023
- Vorlesung, Mathematische Grundlagen des maschinellen Lernens, SoSe 2022
- Oberseminar, Deep Learning, Inverse Probleme und Datenanalyse, WiSe 2021/2022
- Vorlesung, Mathematische Grundlagen des maschinellen Lernens, SoSe 2021
- Vorlesung, Nicht-lineare inverse Probleme: Analysis, Anwendungen und Algorithmen, WiSe 2020/2021
- Oberseminar, Deep Learning, Inverse Probleme und Datenanalyse, WiSe 2020/2021
- Vorlesung, Funktionalanalysi,s SoSe 2020
- Oberseminar: Deep Learning, Inverse Probleme und Datenanalyse, SoSe 2020
- Vorlesung, Vorlesung, Mathematische Grundlagen der Datenanalyse und Bildverarbeitung, WiSe 2019/2020
- Oberseminar Inverse Probleme, WiSe 2019/2020
- Machine Learning, SoSe 2018
2023
Phil Grall
Tikhonov Functionals Incorporating Tolerances in Discrepancy Term for Inverse Problems
Erstgutachterin: Dr. Iwona Piotrowska-Kurczewski
Zweitgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Drittgutachter: Dr. Oltman Riemer
13.01.2023
2022
Pascal Fernsel
Nonnegative Matrix and Tensor Factorizations - Theory, Algorithms and Applications
Erstgutacher: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Maximilian Schmidt
Hybrid Deep LearningHow Combining: Data-Driven and Model-Based Approaches Solves Inverse Problems in Computed Tomography and Beyond
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter:Prof. Dr. Andreas Hauptmann
03.11.2022
2021
Tobias Kluth
Model-based to data-driven approaches for parameter identification and image reconstruction in the applied inverse problem of magnetic particle imaging
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Gael Rigaud
Generalized Radon transforms and Compton scattering imaging
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr.. h.c. Peter Maaß
Georgia Sfakianaki
Regularization of ill-Posed Inverse Problems with Tolerances and Sparsity in the Parameter Space
Erstgutachterin: Dr. Iwona Piotrowska-Kurczewski
Zweitgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
09.08.2021
2020
Sören Dittmer
On deep learning applied to inverse problems – A chicken-and-egg problem
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Dr. Martin Benning (Queen Mary University of London, Großbritannien)
02.11.2020
Dr. Daniel Otero Baguer
Neural Networks for solving Inverse Problems. Applications in Materials Science and Medical Imaging
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Dr. Iwona Piotrowska-Kurczewski, Prof. Dr. Carola-B. Schönlieb (University of Cambridge, UK)
09.07.2020
Dr. Carsten Brandt
Recurrence Quantification Compared to Fourier Analysis for Ultrasonic Non-Destructive Testing of Fibre Reinforced Polymers”
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Dr. habil. Norbert Marwan (Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung)
12.06.2020
Dr. Christian Etmann
Double Backpropagation with Applications to Robustness and Saliency Map Interpretability
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Prof. Dr. Michael Möller (Univ. Siegen)
14.02.2020
2019
Dr. Jens Behrmann
Principles of Neural Network Architecture Design:Invertibility and Domain-Knowledge
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Prof. Dr. Asja Fischer (Ruhr-Universität Bochum)
30.10.2019
Dr. Daniel Lantzberg
Quantum Frames and Uncertainty Principles arising from Symplectomorphisms
Erstgutachter: Prof. Dr. Hans-G. Stark (FH Aschaffenburg)
Zweitgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
27.02.2019
2018
Dr. Thuong Huyen Nguyen
Mathematical aspects of in catalyst positioning in Lithium/air batteries
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Prof. Dr. Dinh Nho Hào (Vietnam Academy of Science and Technology)
12.12.2018
Dr. Florian Lieb
The Affine Uncertainty Principle, Associated Frames and Applications in Signal Processing
Erstgutachter: Prof. Dr. Hans-G. Stark (FH Aschaffenburg)
Zweitgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
25.07.2018
2016
Dr.-Ing. Jost Vehmeyer
Geometrische Modellierung und funktionsbezogene Optimierung der inhärenten Textur von Mikrofräsprozessen
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Dr.-Ing. Oltmann Riemer (Labor für Mikrozerspanung, Univ. Bremen,Prof. Dr. Hans Hagen (AG Computergrafik und HCI, TU Kaiserslautern)
18.11.2016
2015
Dr. Patrick Dülk
Aspects of Parameter identification in semilinear reaction-diffusion systems
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Prof. Dr. Kristian Bredies
05.06.2015
Dr.-Ing. Linghan Li
Instationary Modal Analysis for Impulse-Typ Simulated Structures
Erstgutachter: Prof. Dr.-Ing. Bernd Kuhfuß (FB Produktionstechnik, Univ. Bremen)
Zweitgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
08.05.2015
Dr. Thomas Page
Image reconstruction by Mumford-Shah regularization with a priori edge information
Erstgutachter: Prof. Dr. Ming Jiang (Universität Peking, China)
Zweitgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
26.02.2015
2014
Dr. Robin Strehlow
Regularization of the inverse medium problem-On nonstandard methods for sparse reconstruction
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Dr. Kamil Kazimierski
19.12.2014
Dr. Jan Hendrik Kobarg
Signal and image processing methods for imaging mass spectrometry data
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Dr. Fedor Alexandrov
26.09.2014
2013
Dr. Matthias Gehre
Rapid Uncertainty Quantification for Nonlinear Inverse Problems
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Dr. Bangti Jin
17.12.2013
2012
Dr. Bastian Kanning
Instationary Vibrational Analysis for Impulse-type Simulated Structures
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Prof. Dr. Hans-G. Stark (FH Aschaffenburg)
Dr. Rudolf Ressel
A parameter identification problem involving a nonlinear parabolic differential equation
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Prof. Dr. Armin Lechleiter
Dr. Quy Muoi Pham
Sparsity Constraints and Regularization for Nonlinear Inverse Problems
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Prof. Dr. Dinh Nho Hào (Vietnam Academy of Science and Technology)
Prof. Dr. Christina Brandt
Regularization of Inverse Problems for Turning Processes
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Dr.-Ing. Oltmann Riemer (Labor für Mikrozerspanung, Univ. Bremen)
2011
Dr. Kanglin Chen
Optimal Control based Image Sequence Interpolation
Erstgutachter: Prof. Dr. Dirk Lorenz
Zweitgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
2010
Dr. Kamil Kazimierski
Aspects of regularization in Banach spaces
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Prof. Dr. Thomas Schuster (Helmut-Schmidt-Universität, Hamburg)
30.06.2010
Dr. Stefan Schiffler
The elastic net: Stability for sparsity methods
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Prof. Dr. Dirk Lorenz
Dr. Dennis Trede
Inverse Problems with Sparsity constraints: Convergence rates and exact recovery
Erstgutachter: Prof. Dr. Dirk Lorenz
Zweitgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
2009
Dr. Thomas Bonesky
Regularization of inverse problems and inexact operator evaluations
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Prof. Dr. Dirk Lorenz
2008
Dr. Ludger Prünte
Learning: Wavelet-Dictionaries and Continuous Dictionaries
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Prof. Dr. Rémi Gribonval
2007
Prof. Dr. Kristian Bredies
Optimal control of degenerate parabolic equations in image processing
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Prof. Dr. Arnd Rösch
2006
Dr. Lutz Justen
Blind Deconvolution - Theory, Regularization and Applications
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Prof. Dr. Ronny Ramlau
Dr. Henning Thielemann
Optimally matched wavelets
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Prof. Dr. Gerd Teschke
Dr. Esther Klann
Regularization of Linear Ill-posed Problems in Two Steps: Combination of Data Smoothing and Reconstruction Methods
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Prof. Dr. Ronny Ramlau
2005
Prof. Dr. Mathias Lindemann
Approximation Properties of Non-Separable Wavelet Bases with Isotropic Scaling Matrices and their Relation to Besov Spaces
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Prof. Dr. Otmar Scherzer
2004
Dr. Silva Fischer
Regularisierungsverfahren zur Rekonstruktion von Aerosolgrößenverteilungen aus LIDAR-Messdaten
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Prof. Dr. Ronny Ramlau
Dr. Marco Ende
Interpolation von Waveletkoeffizienten und Sollwertkurven
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Dr. Helmut Schachtzabel
2002
Dr. Yangdong Tang
Page Segmentation of Digital Document and Layout Analysis
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Prof. Dr. Christoph Schlieder
2001
Dr. Jenny Niebsch
Zur numerischen Lösung von Evolutionsgleichungen mit nichtlokalen Operatoren auf der Basis approximativer Approximationen
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: Betreuung gemeinsam mit Dr. Schmidt, WIAS Berlin
Prof. Dr. Gerd Teschke
Waveletkonstruktion über Unschärfenrelationen und Anwendungen in der Signalanalyse
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
2000
Dr. Michael Lukaschewitsch
Inversion of Geoelectric Boundary Data, a Nonlinear Ill-Posed Problem
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
1998
Dr. Volker Dicken
Tikhonov-IntraSPECT - Simultaneous Activity and Attenuation Reconstruction in Single Photon Emission Computed Tomography, a Nonlinear Ill-Posed Problem
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Zweitgutachter: H. W. Engl
Dr. Torsten Köhler
Effiziente Algorithmen für die Optimierung der Therapie-Planung zur regionalen Hyperthermie
Erstgutachter: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
Prof. Dr. Ronny Ramlau
Modified Landweber iterations for Inverse Problems
2022
Meira Iske (Masterarbeit Mathematik)
Inversion of the Modulo Radon Transform via direct Fourier Reconstruction Methods.
Betreuer: Dr. Matthias Beckmann, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
09.12.2022
Malte Lorenzen (Bachelorarbeit Technomathematik)
Das universelle Approximationsproblem für neuronale Netze und numerische Tests für niedrig-dimensionale inverse Probleme.
Betreuer: Meira Iske, Dr. Matthias Beckmann, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
08.11.2022
Nick Heilenkötter (Masterarbeit Technomathematik)
Equivariant Neural Networks for Indirect Measurements.
Betreuer: Dr. Matthias Beckmann, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
07.11.2022
Ribana Werner (Bachelorarbeit Technomathematik)
Hauptkomponentenanalyse zur Untersuchung seismologischer Daten der Neumayer-Station III.
Betreuer: Dr. Pascal Fernsel, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
13.10.2022
Theresa Sauerland (Bachelorarbeit Technomathematik)
Approximation nichtlinearer Operatoren durch Neuronale Netze und ihre Implementierung durch DeepONets.
Betreuer: Meira Iske, Dr. Matthias Beckmann, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
13.10.2022
Fabian Schönfeld (Bachelorarbeit Mathematik)
Adversarial Examples in Deep-Learning-Rekonstruktionen am Beispiel von Computer-Tomographie.
Betreuer: Alexander Denker, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
12.10.2022
Julius Arkenberg (Bachelorarbeit Technomathematik)
Inverse Problems Learning – data specific regularizations using projections.
Betreuer: Dr. Sören Dittmer, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
26.09.2022
Rudolf Herdt (Masterarbeit Technomathematik)
Interpretability and Explainability of Neural Networks applied in Digital Pathology.
Betreuer: Dr. Daniel Otero Baguer, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
12.09.2022
Nikolas Dreverhoff (Bachelorarbeit Technomathematik)
Unsupervised Denoising von Magnetic-Particle-Imaging-Messungen durch Neuronale Netze.
Betreuer: Dr. Sören Dittmer, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
08.09.2022
Dennis Hottendorff (Masterarbeit Technomathematik)
Fehlererkennung und –segmentierung von Stahlcoils unter Verwendung des Contrastive Learnings.
Betreuer: Alexander Denker, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
08.06.2022
Pegah Golchian (Masterarbeit Mathematik)
A different approach of the Deep Image Prior on CT-Imaging.
Betreuer: Dr. Tobias Kluth, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
24.03.2022
2021
Tom Lütjen (Bachelorarbeit Mathematik)
Modellierung von Geometrieabweichungen bei der Nano-Computertomographie.
Betreuer: Johannes Leuschner, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
20.10.2021
Lia Pribnow (Bachelorarbeit Technomathematik)
Anwendung und Untersuchung eines Verfahrens zur Bereinigung von Datensätzen für das Training eines neuronalen Netzes.
Betreuer: Dr. Charlotte Janßen, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
13.10.2021
Alexander West (Bachelorarbeit Mathematik)
Parabolische partielle Differentialgleichungen auf Mannigfaltigkeiten.
Betreuer: Hannes Albers, Dr. Tobias Kluth,Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
24.09.2021
Cécile Pot d'or (Masterarbeit Technomathematik)
Long-term Forecasting of Energy Consumption Data using Attention-based Neural Networks.
Betreuer: David Erzmann, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
06.09.2021
Judith Nickel (Masterarbeit Technomathematik)
Optimal Filter Functions in X-Ray Computed Tomography.
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Matthias Beckmann
30.06.2021
Clemens Arndt (Masterarbeit Technomathematik)
Theorie und Anwendung des Analytic-Deep-Prior-Ansatzes.
Betreuer: Dr. Daniel Otero Baguer, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
21.05.2021
Lea-Sophie Höyns (Masterarbieit Technomathematik)
Identifizierung des basalen Reibungsparameters eines Eisschildmodells in Polarregionen.
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
17.02.2021
Jakob Lehmann (Masterarbeit Mathematik)
Statistical Inversion of the Radon Transform with Normalizing Flows.
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Jens Behrmann
05.02.2021
Niklas Koenen (Masterarbeit Mathematik)
Residuale Transformationen und Divergenzen in Bayes’schen Neuronalen Netzen.
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Jens Behrmann
29.01.2021
2020
Daniel Klosa (Masterarbeit Technomathematik)
Differentiable architecture search - Fractional Kernel sizes in convolutional neural networks
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Sören Dittmer
28.09.2020
Jannik Wildner (Bachelorarbeit Technomathematik)
Out of Distribution Detection for Purity Assessment of Pellets using Neural Networks
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Maximilian Schmidt
25.09.2020
Nick Heilenkötter (Bachelorarbeit Technomathematik)
Invertible U-Nets for Memory-Efficient Backpropagation
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Daniel Otero Baguer
16.09.2020
Alexander Denker (Masterarbeit Mathematik)
Application of Neural Networks For Solving Inverse Problems
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Jens Behrmann
28.08.2020
Meira Iske (Bachelorarbeit Mathematik)
Ein universelles Approximationstheorem für einschichtige neuronale Netze
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Jens Behrmann
06.02.2020
Louisa Kinzel (Masterarbeit Technomathematik)
Deep Learning for Picking Seismic Arrival Times at Neumayer Station, Antarctica
Betreuer: Dr. Vera Schlindwein (AWI), Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
in Kooperation mit AWI, Alfred-Wegener-Institut, Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung, Bremerhaven
20.01.2020
2019
Dennis Zvegincev (Masterarbeit Mathematik)
Joint-Motion und Bildrekonstruktion für Magnetic Particle Imaging in 2D und 3D
Betreuer: Dr. Tobias Kluth, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
06.03.2019
Lukas Henneke (Masterarbeit Technomathematik)
Quantisierung mit geringer Auflösung für Kanäle mit Gedächtnis
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
in Kooperation mit Arbeitsbereich Nachrichtentechnik, Uni Bremen
26.02.2019
Johannes Leuschner (Masterarbeit Technomathematik)
Deep Learning in der Anwendung des Magnetic Particle Imaging
Betreuer: Dr. Tobias Kluth, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
11.02.2019
Hannes Albers (Masterarbeit Technomathematik)
A parameter identification problem for particle magnetization models in the context of Magnetic Particle Imaging
Betreuer: Dr. Tobias Kluth, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
23.01.2019
2018
Maximilian Schmidt (Masterarbeit Technomathematik)
Untersuchung Neuronaler Kapsel-Netze im Kontext der Bildklassifikation und Semantischen Segmentierung
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Jens Behrmann
20.12.2018
Robin Görmer (Masterarbeit Mathematik)
3D Electrical Impedance Tomography
Betreuer: Dr. Tobias Kluth, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
30.10.2018
Daniel Klosa (Bachelorarbeit Technomathematik)
A Representer Theorem for the Activation Functions of Neural Networks
Betreuer: Dr. Christian Etmann, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
26.10.2018
Judith Nickel (Bachelorarbeit Technomathematik)
Filter Functions and Approximation Errors in X-Ray Tomography
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Tobias Kluth
21.08.2018
Nicolas Jathe (Masterarbeit Technomathematik)
Deep Neural Networks for Inverse Problems in Imaging
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Tobias Kluth
06.08.2018
Lea-Sophie Höyns (Bachelorarbeit Mathematik)
Konvexe Analysis bei Deep-Learning-Anwendungen zur Optimierung von ISTA-Verfahren
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
28.05.2018
Niels Backfisch (Masterarbeit Technomathematik)
Detektion von kleinen Objekten mittels neuronaler Netze und Spatial Transformern in Echtzeit
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Jens Behrmann
in Kooperation mit Audi Electronics Venture GmbH
28.03.2018
Leïa Westerheide (Masterarbeit Mathematik)
Uniqueness of Non-negative Matrix Factorisation applied to MALDI-Imaging Data
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Tobias Boskamp
28.03.2018
Jan Hochmann (Masterarbeit Technomathematik)
Zur Äquivalenz orthogonaler NMF und K-Means
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Tobias Boskamp
02.03.2018
2017
David Erzmann (Bachelorarbeit Mathematik)
Akustische Streuprobleme auf periodischen Gebieten
Betreuer: Dr. Alexander Konschin, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
21.09.2017
Sören Dittmer (Masterarbeit Mathematik)
Mathematical Analysis of Information Loss and Errors in Neural Networks
Betreuer*in: Prof. Dr. Emily King, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
14.09.2017
Alexander Denker (Bachelorarbeit Mathematik)
Deep-Learning-Konzepte zur Optimierung von ISTA-Verfahren
Betreuer: Dr. Christian Etmann, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
13.09.2017
Nicole Schrader (Bachelorarbeit Mathematik)
Training eines künstlichen neuronalen Netzes mit synthetischen Daten zur Personendetektion
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
in Kooperation mit BIBA, Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH (BIBA)
11.09.2017
Simon Stock (Bachelorarbeit Mathematik)
Trajektorienplanung für modulare und omnidirektionale Fördersysteme
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
in Kooperation mit BIBA, Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH (BIBA)
01.04.2017
Pascal Fernsel (Masterarbeit Mathematik)
Nichtnegative Matrixfaktorisierung mit MM-Algorithmen im MALDI-Imaging
Betreuer: Dr. Tobias Boskamp, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
03.03.2017
Khanh Ly Nguyen (Bachelorarbeit Technomathematik)
Mathematische Analyse von Audiosignalen mittels nicht-negativer Matrixfaktorisierung
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Nils Hase
08.02.2017
2016
Sören Schulze (Masterarbeit Technomathematik)
Spectogram-based Musical Instrument Separation via Pitch-invariant Dictionaries
Betreuer*in: Prof. Dr. Emily King, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
29.10.2016
Johannes Leuschner (Bachelorarbeit Technomathematik)
Additive und Multiplikative Algorithmen für Nichtnegative Matrixfaktorisierung mit überwachtem Lernen
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
26.09.2016
Maximilian Schmidt (Bachelorarbeit Technomathematik)
Klassifikation auf MALDI-Daten mit nichtnegativer Matrixfaktorisierung und überwachtem Lernen
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Delf Lachmund
26.09.2016
Dr. Christian Etmann (Masterarbeit Technomathematik)
Classification Methods for Mass Spectrometry Data with Application to Tumor Typing
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Tobias Boskamp
24.08.2016
Lukas Henneke (Bachelorarbeit Mathematik)
Strukturierte nichtnegative Matrixfaktorisierung für simulierte Temperaturverteilungen bei additiver Fertigung
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Jens Behrmann
in Kooperation mit Prof. Dr.-Ing. Vasily Ploshikin, Integrative Simulations and Engeneering of Materials and Processes
27.04.2016
2015
Norbert Maager (Bachelorarbeit Mathematik Lehramt Gymnasium)
Klassifizierung von MALDI-Daten mit linearer Regression
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Delf Lachmund
11.12.2015
Niklas Requate (Bachelorarbeit Technomathematik)
Modellierung des Energieverbrauchs eines Molkereibetriebes
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Prof. Dr. Andreas Huck
15.10.2015
Hendrik Pietschik (Bachelorarbeit Technomathematik)
Mathematische Analyse von Audiosignalen
Betreuer: Nils Hase, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
09.10.2015
Dr. Jens Behrmann (Masterarbeit Technomathematik)
Optimization in Deep Learning and Applications to Multi-Modal Person Detection
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
06.10.2015
Janna Flötotto (Bachelorarbeit Mathematik)
Randomisierte Verfahren zur näherungsweisen Matrixfaktorisierung im MALDI-Imaging
Betreuer*in: Prof. Dr. Angelika Bunse-Gerstner, Dr. Dorota Kubalinska, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
27.08.2015
Christine Bathke (Masterarbeit Technomathematik)
Verallgemeinerte Perona-Malik-Modelle in Bildverarbeitung, Analysis und Numerik
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Prof. Dr. Alfred Schmidt
15.07.2015
Phil Gralla (Masterarbeit Technomathematik)
Toleranzsensitive Parameteridentifikationsprobleme und Anwendung in Zerspanprozessen
Betreuer*in: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Iwona Piotrowska-Kurczewski
25.06.2015
Metin Akbulut (Diplomarbeit Technomathematik)
Randomized PCA angewendet auf MALDI-Imaging-Daten
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
25.02.2015
Ahmed El Attar (Diplomarbeit Mathematik)
Wavelet-Methoden zum adaptiven Entrauschen und zur Basislinienkorrektur für MALDI-TOF-MS
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
29.01.2015
Joshua Bendig (Masterarbeit Mathematik)
From One-Dimensional Signals to Hyperspectral Images: Robustness and Numerical Experiments in Compressed Sensing
Betreuer*in: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Prof. Dr. Emily King
20.01.2015
2014
Yassir Batiha (Diplomarbeit Mathematik)
Nichtlineare anisotropische Diffusionsfilter für multiskalare Kantenverbesserung
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
24.10.2014
Pascal Fernsel (Bachelorarbeit Mathematik)
Nichtnegative Matrixfaktorisierung mit Kullback-Leibler-Divergenz im MALDI-Imaging
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Theodore Alexandrov
29.08.2014
Niels Backfisch (Bachelorarbeit Technomathematik)
Effiziente räumlich bewusste Segmentierung von MALDI imaging Datensätzen
Betreuer: Dr. Theodore Alexandrov, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
15.08.2014
Delf Lachmund (Diplomarbeit Mathematik)
Methoden der Nichtnegativen Matrixfaktorisierung im MALDI-Imaging
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Dennis Trede
in Kooperation mit SCiLS GmbH, Bremen
28.03.2014
2013
Lars Behrens (Bachelorarbeit Technomathematik)
Anwendung und Verallgemeinerung von morphologischen Operationen als partielle Differentialgleichungen in der Bildverarbeitung
Betreuer: Dr. Robin Strehlow, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
23.10.2013
Nils Hase (Diplomarbeit Technomathematik)
Tikhonov-Phillips-Regularisierung mit Sparsity Constraint in der Anwendung am Strahlungstransportmodell
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
in Kooperation mit Dr. Matthias Palm, Institut für Umweltphysik, Universität Bremen
26.08.2013
Nicolas Jathe (Bachelorarbeit Technomathematik)
Vergleich des Einflusses der räumlichen Glättungsmethoden Chambolle und bilaterales Filtern für MALDI-Daten anhand von Segmentierungskarten
Betreuer: Dr. Jan Hendrik Kobarg, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
21.08.2013
Dr. Jens Behrmann (Bachelorarbeit Technomathematik)
Blind Source Separation für MALDI-Imaging
Betreuer: Dr. Jan Hendrik Kobarg, Dr. Andreas Bartels, Dr. Dennis Trede, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
08.03.2013
2012
Jan Rohloff (Diplomarbeit Mathematik)
TV-Regularisierung zur Bildentrauschung mit Anwendung auf poissonverrauschte MALDI-Daten
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Dennis Trede
14.09.2012
Stefan Loock (Diplomarbeit Mathematik)
Die verallgemeinerte Totalvariation zur Rauschreduktion in Bildern
Betreuer: Dr. Stefan Schiffler, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
03.09.2012
Jacob Niemeyer (Diplomarbeit Technomathematik)
Electrical Impedance Tomography with Circular Resistor Networks
Betreuer: Dr. Kamil Kazimierski, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
31.08.2012
Magdalena Metzger (Bachelorarbeit Technomathematik)
Wavelet-Based Baseline Correction for MALDI TOF MS
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Jan Hendrik Kobarg
06.08.2012
2011
Dr. Thomas Page (Diplomarbeit Technomathematik)
Simultaneous Reconstruction and Segmentation with the Mumford-Shah Functional for X-Ray Tomography
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
in Kooperation mit Peking University, China, Prof. Ming Jiang, PhD
19.12.2011
Malte Drögemüller (Diplomarbeit Technomathematik)
Inverse Probleme mit adaptiven Operatorauswertungen
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Kamil Kazimierski
02.12.2011
Kilian Hachmann (Diplomarbeit Technomathematik)
Rauschreduktion in LC/MS-Daten mittels lokal adaptiver TV-Regularisierung
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Dennis Trede
30.09.2011
Dr. Tobias Kluth (Diplomarbeit Technomathematik)
3D Electrical Impedance Tomography with Sparsity Constraints
Betreuer: Dr. Kamil Kazimierski, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
27.09.2011
Dr. Robin Strehlow (Diplomarbeit Mathematik)
The Tikhonov Functional and the Norm-Sensitivity of its Minimizer
Betreuer: Dr. Kamil Kazimierski, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
27.09.2011
John Schlasche (Bachelorarbeit Technomathematik)
Mathematical Methods of Image Processing to Characterize Micro Cups
Betreuer: Dr. Iwona Piotrowska-Kurczewski, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
01.09.2011
Philipp Welz (Bachelorarbeit Technomathematik)
Regeneratives Rattern bei Mikrozerspanprozessen
Betreuer*in: Prof. Dr. Christina Brandt, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
01.09.2011
Xuan-Thi Bach (Diplomarbeit Technomathematik)
Formulierung eines Kraft- und Rauheitsmodells für das Mikroplanschleifen und Untersuchung zugehöriger inverser Probleme
Betreuer*in: Dr. Iwona Piotrowska-Kurczewski, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
25.07.2011
Dr. Patrick Dülk (Diplomarbeit Mathematik)
Tikhonov-Regularisierung von nichtlinearen inversen Problemen
Betreuer: Dr. Kamil Kazimierski, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
17.06.2011
Dr. Matthias Gehre (Diplomarbeit Technomathematik)
Electrical Impedance Tomography with the complete electrode model and sparsity constraints
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Bangti Jin
21.01.2011
Sebastian Schoß (Diplomarbeit Mathematik)
Diffusionsbasierte Entrauschungsverfahren in der Bildverarbeitung
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
20.01.2011
2010
Florian Dollinger (Diplomarbeit Technomathematik)
Ein kontinuierliches Modell zur Bestimmung von Verweilzeiten bei einem formkorrigierenden Polierprozess
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Iwona Piotrowska-Kurczewski
18.06.2010
Dr. Andreas Luttmann (Diplomarbeit Technomathematik)
Mathematische Registrierungsmethoden zur Anpassung von LC-MS-Daten
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
in Kooperation mit Prof. Dr. Tobias Preusser, Fraunhofer MEVIS, Bremen
17.05.2010
2009
Julia Bräuer (Diplomarbeit Mathematik)
Optimierung von Disparitätenkarten durch B-Splines
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
in Kooperation mit Prof. Dr. Andreas Simon, Robert Bosch GmbH
18.12.2009
Jan Schlicht (Diplomarbeit Technomathematik)
Optimale Randwerte für die Impedanztomographie
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
29.09.2009
2008
Dr. Bastian Kanning (Diplomarbeit Mathematik)
Die Unschärferelation und Varianzminimierer der affinen Gruppe
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
02.09.2008
2007
Dr. Stefan Schiffler (Diplomarbeit Mathematik)
Inverse Faltungsprobleme in der Massenspektroskopie
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
25.09.2007
Dr. Dennis Trede (Diplomarbeit Technomathematik)
Parameteroptimierung und Segmentieren mit aktiven Konturen für die High-Content-Analyse beim Hochdurchsatz-Screening
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
25.09.2007
2006
Sabine Eifeld (Diplomarbeit Mathematik)
Schwellenwertmodelle diskreter kollektiver Dynamik
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Prof. Dr. Ulrich Krause
23.11.2006
Dr. Thomas Bonesky (Diplomarbeit Technomathematik)
Ein verallgemeinertes Gradientenverfahren für nichtlineare Operatorverfahren
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
06.10.2006
2005
Frauke Pantekoek (Diplomarbeit Technomathematik)
Waveletmethoden zur Blind Source Separation in der Bildverarbeitung
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Prof. Dr. Mathias Lindemann
01.04.2005
Christopher Jobmann (Diplomarbeit Technomathematik)
Die Mangrovenkrabbe Ucides cordatus: Betrachtung von zwei Populationsmodellen aus mathematischer und biologischer Sicht
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
in Kooperation mit Dr. Uta Berger, Zentrum für Marine Tropenökologie, Bremen
08.02.2005
2004
Christian Fröbel (Diplomarbeit Technomathematik)
Tikhonov-Regularisierung zur Parameteridentifikation bei elliptischen und parabolischen Differentialgleichungen
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
04.05.2004
Prof. Dr. Kristian Bredies (Diplomarbeit Technomathematik)
A Unified Approach for Multiscale Filtering, Generalised Descent Methods and Shrinkage Analysis
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
25.04.2004
| 1997 | Bundesweiter Innovationspreis |
| 2001 - 2008 | Sprecher des DFG Schwerpunktprogramms SPP 1114 "Mathematical Methods im Image- and Signal-Processing |
| 2002 - 2003 | Vizepräsident der DMV |
| 2004 - 2010 | Leiter der Doktorandengruppe "Scientific Computing in Engineering" |
| 2005 - 2012 | Mitglied des Editorial Committee der "Mathematical Revies" |
| seit 2007 | Stellvertretender Sprecher des DFG Sonderforschunsbereichs SFB 747 "Mikrokaltumformen" |
| 2009 - 2017 | Mitglied im Auswahlausschuss zur Vergabe von Humboldt-Forschungsstipendien |
| 2010 - 2013 | Koordinator des EU FP7 Projekts "UNLocX" |
| seit 2010 | Außerordentlicher Profesor der University of Clemson, South Carolina, USA |
| seit 2014 | Mitglied im Advisory Board des IWR Heidelberg, seit 2014 |
| seit 2016 | Sprecher des DFG Graduiertenkollegs 2224 "Parameter Identification" |
| 2017 - 2020 | Stellvertretender Sprecher von KoMSO |
| 2018 | Verleihung der Ehrendoktorwürde der Universität des Saarlandes, Saarbrücken |
| seit 2019 | Mitglied des Vorstands von EU-Maths-In |
Forschungsaufenthalte:
- University of Berkeley, 02-03/2019
- CEREMADE, Paris VII, 04-08/2000
- Univeristät Lund, Schweden, 11/2000-01/2001
- University of Minnesota, USA, 09-10/2005
- University of California, Berkeley, USA, 10-12/2010
- University of Cambridge, Großbritannien, 04-07/2011 und 04-07/2018