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Center for Industrial Mathematics

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Dr. Tobias Boskamp

Ehemaliger Mitarbeiter der WG Industrial Mathematics


Projects

  1. Studie zur Qualitätsbewertung, Standardisierung und Reproduzierbarkeit von Daten der bildgebenden MALDI-Massenspektrometrie – MALDISTAR (01.07.2019 - 30.06.2022)
  2. Neural networks in MALDI imaging (since 01.10.2016)
  3. BMBF-MaDiPath: Mass spectrometric profiling and grading for oncologic routine applications in pathology (01.10.2015 - 30.09.2018)
  4. Quality assessment of MALDI imaging data (since 01.04.2015)
  5. Nicht-negative Matrix-Faktorisierung mit A-priori-Wissen (since 01.12.2014)
  6. Entwicklung eines Digital-Staining-Verfahrens als pathologisch-histologisches Diagnosewerkzeug auf Basis der MALDI-Imaging-Technologie (01.07.2014 - 30.06.2016)

Courses (Selection)complete list

  1. Computerpraktikum (Wintersemester 2019/2020)
  2. Modellierungsseminar (Teil 2) (Wintersemester 2019/2020)
  3. Modellierungsseminar (Teil 1) (Sommersemester 2019)
  4. Oberseminar Mathematische Datenanalysie in der Bioinformatik (Wintersemester 2019/2020)
  5. Oberseminar Mathematische Datenanalyse in der Bioinformatik (Sommersemester 2019)

Theses (Selection)complete list

  1. Uniqueness of Non-negative Matrix Factorisation applied to MALDI-Imaging Data (Leïa Westerheide)
  2. Zur Äquivalenz orthogonaler NMF und K-Means (Jan Hochmann)
  3. Nichtnegative Matrixfaktorisierung mit MM-Algorithmen im MALDI-Imaging (Pascal Fernsel)
  4. Classification Methods for Mass Spectrometry Data with Application to Tumor Typing (Christian Etmann)

Publications (Selection)complete list

  1. 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

  2. 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 (Eds.), Mathematics in Industry, pp. 97-103, Springer Verlag, 2022.

    DOI: 10.1007/978-3-030-81455-7_17

  3. 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

  4. T. Boskamp, R. Casadonte, L. Hauberg-Lotte, S. Deininger, J. Kriegsmann, B. Maass.
    Cross-Normalization of MALDI Mass Spectrometry Imaging Data Improves Site-to-Site Reproducibility.
    Analytical Chemistry, 93(30):10584-10592, 2021.

    online at: https://doi.org/10.1021/acs.analchem.1c01792

  5. F. Lieb, T. Boskamp, H. Stark.
    Peak detection for MALDI mass spectrometry imaging data using sparse frame multipliers.
    Journal of Proteomics, 103852 225, Elsevier, 2020.

    DOI: 10.1016/j.jprot.2020.103852