Themen für Bachelor-, Masterarbeiten und Projektpraktika
Bei Interesse schicken Sie dem Ansprechpartner*in bitte einen Lebenslauf sowie einen aktuellen Notenspiegel mit Ihrer Anfrage.
Im Rahmen des BMEL-Projekts „KIBioSense – Qualitätsüberwachung entlang der Lebensmittel-Prozesskette mittels Biosensoren und Künstlicher Intelligenz“
AG Rahmanzadeh
Im Rahmen des BMEL-Projekts „KIBioSense – Qualitätsüberwachung entlang der Lebensmittel-Prozesskette mittels Biosensoren und Künstlicher Intelligenz“ bieten wir eine Möglichkeit zur Anfertigung einer Bachelor- oder Masterthesis. Ziel des Projekts ist die Vermeidung von Lebensmittelabfällen und durchgängige Qualitätssicherung während der gesamten Lieferkette, entlang derer nicht-invasiv die Qualität für jedes einzelne Lebensmittel gemessen und protokolliert wird. Zur Bestimmung der Frische des Lebensmittels sollen dabei in die Verkaufsverpackung integrierte Sensoren (i. Bes. Sensorfolien) mittels Fluoreszenzspektroskopie gemessen werden. Im Rahmen der Tätigkeiten für die Bachelorthesis soll zunächst die bakterielle Belastung auf Lebensmitteln (vorrangig Fisch) bestimmt werden. Diese wird durch die Plate Count Methode ermittelt, welche im Laufe der Arbeit optimiert werden soll. Eine Optimierung soll im Hinblick auf den Zeitaufwand, als auch den Materialaufwand, pro Probe geschehen. Zeitgleich werden die entsprechenden Sensorfolien ausgelesen, sodass eine Korrelation zwischen Bakteriendichte auf dem Fisch und Ergebnis aus der Sensorauswertung erstellt werden kann.
Bei Interesse kontaktieren Sie bitte: Ramtin Rahmanzadeh
4D SLIDE: Videoraten volumetrische SLIDE Mikroskopie
AG Karpf - Masterarbeit
In diesem Projekt soll die schnelle Bildaufnahmegeschwindigkeit von 4.000 Bildern pro Sekunde der SLIDE Mikroskopie dafür eingesetzt werden, volumetrische Zweiphotonenaufnahmen mit >20 Hz Volumenrate (Videoraten) aufgenommen werden. Somit wird erreicht, dass per optischer, nichtlinearer Zweiphotonenmikroskopie ganz Volumen (3D) in Echtzeit aufgenommen werden können, um biomedizinische Vorgänge und dynamische Zellvorgänge in intravitaler Mikroskopie aufgenommen werden können. Dieser Ansatz wird demnach 4D-SLIDE (3D+Zeit) genannt. Sie werden in diesem Projekt die 4D-SLIDE Technologie erforschen und in biomedizinischen Fragestellungen anwenden.
Bei Interesse kontaktieren Sie bitte: Sebastian Karpf
Axial-gescannte SLIDE Mikroskopie mittels diffraktiver Optik (DOE)
AG Karpf - Masterarbeit
Die SLIDE Mikroskopie hat eine enorm schnelle Art der Zweiphotonenmikroskopie hervorgebracht, indem das Zeilenscanverfahren mittels eines hochschnellen wellenlängenabstimmbaren FDML Laser vollführt wird. In dieser Masterarbeit soll mithilfe einer diffraktiven Optik (ähnlich Fresnellinse) ein hochschneller (MHz) axialer chromatischer Scan vollführt werden. Somit kann eine schnelle (24Hz) volumetrische SLIDE Mikroskopieaufnahme erreicht werden, indem per diffraktiver Optik in axialer (z-) Richtung gescannt wird und per galvanometrischer Scanner in x- und y-Richtung.
Bei Interesse kontaktieren Sie bitte: Sebastian Karpf
780nm Metabolic FLIM Imaging
AG Karpf - Masterarbeit
Bei diesem Projekt soll auf erfolgreichen Vorarbeiten einer Laserentwicklungs-Masterarbeit aufgebaut werden. Hier wurde ein 1550nm Faserlaser entwickelt, der anschließend per Frequenzverdopplung 780nm Licht erzeugt hat. Dieses Licht wurde folglich für Autofluoreszenzbildgebung und Fluoreszenzlebenszeitbildgebung (FLIM) eingesetzt. Mit Autofluoreszenz-FLIM der Ko-enzyme NADH und FAD lässt sich ein metabolischer Zustand von Zellen anfärbefrei optisch untersuchen, und so bspw. eine mutagene krebsartige Veränderung von Zellen erkennen. In dieser Masterarbeit soll der Laser zu höheren Laserleistungen optimiert werden und anschließend in autofluoreszenter metabolischer FLIM-Bildgebung unterschiedlicher Zelllinien eingesetzt werden.
Bei Interesse kontaktieren Sie bitte: Sebastian Karpf
TICO-Raman Messung mit spontaner Ramanstreuung im SLIDE System
AG Karpf - Masterarbeit
Bei dieser Masterarbeit soll auf Vorarbeiten im Bereich der zeitkodierten Raman-Streuung (TICO-Raman, Karpf et al., Nature Communications 2015) und der SLIDE Mikroskopie Technologie (Karpf et al., Nature Communications 2020) zurückgegriffen werden und somit die hochschnelle Zweiphotonenmikroskopie SLIDE um einen anfärbefreien Kontrastmechanismus (Raman-Streuung) erweitert werden. Das bietet das Potential in der biomedizinischen Bildgebung die Spezifizität durch molekularen Kontrast entscheidend zu erweitern und bildet als multi-modales Bildgebungssystem neue Anwendungsmöglichkeiten bei der Erkennung von zellulären Krankheitsursprüngen.
Bei Interesse kontaktieren Sie bitte: Sebastian Karpf
Echtzeit-Temperaturregelung für Laserbestrahlungen an der Netzhaut des Auges
AG Brinkmann - Bachelorarbeit
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
Bei Interesse kontaktieren Sie bitte: Ralf Brinkmann
Aufbau einer Fourier-Ptychogaphie-Bildgebung und Auswertung mittels Maschine Learning
AG Rahlves - Masterarbeit
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.
Bei Interesse kontaktieren Sie bitte: Maik Rahlves