Bachelor- and master-thesis at BMO

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AG Karpf Construction of a microfluidic cell sorting unit. You will build a microfluidic chip for cell sorting. This can be done initially via microcontroller/Arduino based on light barrier/camera images. If chosen as a longer-lasting master thesis, this sorting chip will additionally be combined with the new SLIDE microscope and sorting occurs based on the SLIDE imaging information. Ba/Ma sebastian.karpf@uni-luebeck.de
AG Karpf Construction of a frequency-doubled SLIDE microscope with excitation around 532nm In this master thesis, you will frequency-double the light from the FDML-MOPA laser to 532nm via an SHG crystal and then apply it to imaging flow cytometry with SLIDE. Ma sebastian.karpf@uni-luebeck.de
AG Brinkmann Optische Detektion von Mikrovaporisation Aufbau und Test einer optischen Detektion von Mikrovaporisation. Diese soll für eine sehr genaue Lasersteuerung mit lokal ganz begrenzten Effekten, wie bei der selektiven Retinatherapie (SRT), genutzt werden. Hierbei soll ein Messaufbau erstellt bzw. modifiziert werden und Mikroblasendetektion an Phantommodellen und RPE Zellen durchgeführt werden. Erfahrungen im Bereich Optik und Programmierung sind von Vorteil. Ba eric.seifert@mll.uni-luebeck.de
AG Brinkmann Für Lasertherapien an der Netzhaut des Auges soll eine optische Detektion von Mikrovaporisation aufgebaut und getestet werden Diese soll für eine sehr genaue Lasersteuerung mit lokal ganz begrenzten Effekten, wie bei der selektiven Retinatherapie (SRT), genutzt werden.Hierbei soll ein Messaufbau erstellt bzw. modifiziert werden und Mikroblasendetektion an Phantommodellen und RPE Zellen durchgeführt werden. Erfahrungen im Bereich Optik und Programmierung sind von Vorteil. Ma eric.seifert@mll.uni-luebeck.de
AG Brinkmann Charakterisierung verschiedener optischer Kohärenztomographiesysteme mit Hilfe von Auflösungsphantomen Diese Bachelor/Masterarbeit beschäftigt sich mit der Charakterisierung verschiedener optischer Kohärenztomographiesysteme (OCT) mit Hilfe von Auflösungsphantomen. Hierzu müssen die Auflösungsphantome gebaut werden und an die Anforderungen der unterschiedlichen OCT-Systeme angepasst werden. Die Auswertung erfolgt mit einer bereits bestehenden Software, welche gegebenenfalls erweitert werden muss. Ba p.strenge@uni-luebeck.de
AG Brinkmann Bestimmung der Zelldichte anhand von histologischen Bildern Diese Bachelorarbeit beschäftigt sich mit der Erkennung von Hirntumor in histologischen Schnitten auf Grundlage der Zelldichte. Im Laufe der Arbeit sollen die Zellkerne in dem histologischen Schnitt mit Algorithmen der Objekterkennung erkannt werden, um daraus die Zelldichte zu bestimmen. Die Arbeit vermittelt dem Studenten/-in erste Einblicke in die Objekterkennung und Bildverarbeitung. Ba p.strenge@uni-luebeck.de
AG Brinkmann System Analyse und Software Design zur Aufbereitung und Auswertung komplexer Optischer Kohärenz Tomographie Daten Ziel dieser Arbeit ist es ein existierendes Optical Coherence Tomographie (OCT) System und dessen Daten-Auswertungsprozess als Software abzubilden. Dafür muss zunächst ein einheitliches Datenformat entwickelt werden. Sowie der komplette Daten-Auswertungsprozess nach den Regeln der z.B. Objektorientierung analysiert, zerlegt und z.B. als UML modelliert werden. Dieses System Design soll dann als Software voraussichtlich in C++ umgesetzt werden. Als Referenz können dabei die bereits bestehenden Einzellösungen genutzt werden. Aufgrund der Komplexität des Gesamt Systems liegt der Fokus dieser Arbeit zunächst auf System Analyse und Design. Die Umsetzung als Software hängt dann von den Erfahrungen und Fähigkeiten des jeweiligen Kandidaten, sowie der Zeitlichen Gegebenheiten ab. Aufgrund der geplanten Modularisierung kann die Programmierarbeit grundsätzlich, individuell skaliert und verteilt werden. Die Arbeit vermittelt dem Studenten/-in tiefe Einblicke in die Software Entwicklung bei der Überführung aus der Forschung in den Industriellen / Praktischen Einsatz. Voraussetzungen: Bachelorstudenten/-innen oder Masterstudenten/-innen der Studiengänge: Allgemeine-, Medizinische- oder Technische-Informatik, Software Engineering, Softwaretechnik oder Informationstechnologie und Design. Sehr gute Kenntnisse im Software System Design, der Objektorientierten oder Funktionalen Programmierung sowie fundierte Kenntnisse in C++ oder einer vergleichbaren Programmiersprache. Von Vorteil wären außerdem erste Erfahrungen mit Memory Mapped File Systemen, in der Multi Prozess Programmierung und Kommunikation sowie der Erstellung von DLLs. Idealerweise erste Erfahrung in der Digitalen Signal- und Bild-verarbeitung. Ba/Ma detrez@mll.uni-luebeck.de
AG Brinkmann Überarbeitung eines Messstandes zur kontaktlosen optischen Temperatur Messung an Biologischen Proben In dieser Arbeit soll ein bereits vorhandener proof of concept Messstand vereinfacht und automatisiert werden. Dafür muss ein z.B. FPGA basiertes Timing System entwickelt werden. Des Weiteren soll eine Steuerung-Software in LabVIEW zur Ablaufsteuerung des Messprozesses sowie der ersten digitalen Daten Aufbereitung entwickelt werden. Als Hardware Plattform ist im Moment ein PXI System von National Instruments angedacht. Die Arbeit vermittelt dem Studenten/-in tiefe Einblicke in die Analoge und Digitale Signalverarbeitung, der Steuerungs- und Automatisierungs-Technik sowie Bio-Photonik. Voraussetzungen: Masterstudenten/-innen der Studiengänge: Physikalische Technik, Elektrotechnik Informationstechnik, Medizintechnik oder verwandte Ingenieure Technische Studiengänge. Gute Kenntnisse in der Analogen und Digitalen Signal Verarbeitung, Programmierkenntnisse in LabVIEW und Matlab. Idealerweise erste Erfahrung im Umgang mit Optischen Aufbauten und Lasersystemen Programmierung von FPGAs, sowie erste Erfahrungen mit dem PXI System von National Instruments. Ba/Ma detrez@mll.uni-luebeck.de
AG Brinkmann Fluoreszenzmessung zur Stein-Gewebe-Differenzierung in der Endourologie Am Medizinischen Laserzentrum Lübeck wird seit einigen Jahren ein Verfahren zur Steinerkennung untersucht, um die Sicherheit der Laserlithotripsie zu erhöhen: Fast alle Nierensteine fluoreszieren, wenn sie mit grünen Licht angeregt werden. Dieses Signal kann über die Behandlungsfaser detektiert werden. Im Rahmen dieser Bachelorarbeit sollen Fluoreszenz- und Reflexionssignale humaner Harnleiter- und Nierensteine mit einem bestehenden Laboraufbau systematisch gemessen und die Abstandsabhängigkeit sowie der Einfluss von Faserschäden auf die Signalintensität charakterisiert werden. Programmierkenntnisse (LabVIEW) sind von Vorteil, aber nicht erforderlich. Ba Lange@mll.uni-luebeck.de
AG Brinkmann Gewebebestimmung in histologischen Bildern mit Hilfe von Deep Learning Mit Hilfe der im Rahmen des Neuro-OCT Projektes aufgenommenen und segmentierten histologischen Bilder, sollen verschiedene Gewebetypen, bzw. der Tumorgrad einer Probe bestimmt werden. Eine semantische Klassifikation oder eine patchweise Klassifikation der Bilder soll mit Hilfe von Deep-Learning durchgeführt werden. Die Klassifikation basiert entweder auf den Rohbildern oder auf den extrahierten Kerninformationen. Ba/Ma p.strenge@uni-luebeck.de
AG Brinkmann Software zur Bewertung der photobiologischen Sicherheit von Lichtquellen Für einen vorhanden optomechanischen Aufbau zur Sicherheitsbewertung von Lichtquellen nach DIN EN 62471 soll eine Bedien- und Auswertungssoftware erstellt werden. Teilaufgaben:  Programmierung einer Benutzeroberfläche  Einbindung von Hardware (Beam Profiler, Leistungssensor, Spektrometer)  Berechnung der Bewertungskriterien nach Vorgabe der Norm  Implementierung eines existierenden Algorithmus zur Hotspot-Detektion im Strahlprofil-Bild  Optional: Optimierung des Algorithmus.  Optional: Testmessungen an Lichtquellen mit bekannter Risikogruppe Voraussetzungen sind Programmier-Grundkenntnisse idealerweise in C# oder Python. Ba ralf.brinkmann@uni-luebeck.de
AG Brinkmann Softwareentwicklung zur Bestimmung von Drusen-Volumen aus OCT-Bildern der Netzhaut In einer an der Augenklinik des UKSH laufenden klinischen Studie wird die Wirkung von Laserstrahlung auf Ablagerungen (Drusen) an der Netzhaut des Auges untersucht. In 3-D-Bildern, die mittels optischer Kohärenztomographie (OCT) aufgenommen werden, sind die Drusen gut zu identifizieren. Im Rahmen der Bachelorarbeit soll ein halb-automatisiertes Verfahren angewendet und weiterentwickelt werden mit welchem das Volumen der Drusen bestimmt werden soll. Voraussetzungen: Programmiererfahrung in MATLAB sowie Vorkenntnisse in Bildverarbeitung und Klassifizierungs-Problemen sind hilfreich. Ba ralf.brinkmann@uni-luebeck.de
AG Brinkmann Echtzeit-Temperaturregelung für Laserbestrahlungen an der Netzhaut des Auges Im Rahmen eines DFG-geförderten Projekts wird ein neuer Laseraufbau erstellt, bei dem wir mit nur einem einzigen Laser die Netzhaut erwärmen und parallel die Temperaturerhöhung in Echtzeit messen wollen. In der Bachelorarbeit sind Optimierungen des Aufbaus, Messungen an Retina-Explantaten von Schweineaugen, sowie die Echtzeitaufnahme und Verarbeitung der Daten vorgesehen. Anhand von Zell-Vitalitätsessays soll ein Abgleich zur thermischen Schädigung als Funktion des Temperaturverlaufs gewonnen werden. Voraussetzungen: Experimentelles Geschick und Programmiererfahrung Ba ralf.brinkmann@uni-luebeck.de
AG Rahlves Aufbau einer Fourier-Ptychogaphie-Bildgebung und Auswertung mittels Maschine Learning Die Fourier-Ptychographie ist eine hochauflösende Bildgebungsmethode, bei der Intensitätsbilder einer Probe unter verschiedenen Beleuchtungswinkeln unter kohärenter Beleuchtung aufgenommen werden. Aus den Einzelaufnahmen kann numerisch sowohl ein höher aufgelöstes Bild als auch die Objektphase rekonstruiert werden ohne das interferometrische Aufnahmen notwendig sind. Hierfür sind sogenannte Phase-Retrieval Algorithmen für die Bildrekonstruktion notwendig, wie beispielsweise der Gerchberg-Saxton-Algorithmus. Alternativ etablieren sich jedoch zunehmend Methoden des Maschine Learnings, um die Rekonstruktion zu ermöglichen. Ziel der Arbeit ist zunächst der Aufbau einer einfachen Fourier-Ptychographie Bildgebung. Der Schwerpunkt wir jedoch auf der Implementierung und Evaluation von Maschine Learning basierter Auswertung liegen, die beispielsweise in Python unter Verwendung von PyTorch oder TensorFlow realisiert werden sollen. Ma Prof.Dr.-Ing. Maik Rahlves(maik.rahlves@uni-luebeck.de)