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EU-ROMSOC: Teilprojekt ''Data Driven Model Adaptations of Coil Sensitivities in MR Systems''

ArbeitsgruppeAG Technomathematik
Leitung: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß ((0421) 218-63801, E-Mail: pmaass@math.uni-bremen.de)
Bearbeiter:
Projektförderung: EU-Projekt im Rahmen der Marie Sklodowska-Curie Action
Projektpartner: Prof. Dr. Volker Mehrmann, TU Berlin
Dr. Andreas Binder, Math Consult GmbH
Prof. Dr. Ronny Ramlau, Johannes Kepler University Linz
Roberto Biasi, MICROGATE SRL
Prof. Dr. Peregrina Quintela Estévez, Instituto Tecnológico de Matemática Industrial
Prof. Dr. Jean-David Benamou, INRIA Paris
Prof. Dr. Michael Günther, Bergische Universität Wuppertal
Salvatore Rinaudo, STMicroelectronics SRL
Prof. Dr. Alexander Martin, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Prof. Dr. Christian Vergara, MOX - Politechnico di Milano
Prof. Dr. Gianluigi Rozza, Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati
Laufzeit: 01.11.2017 - 30.04.2021

Bild des Projekts EU-ROMSOC: Teilprojekt ''Data Driven Model Adaptations of Coil Sensitivities in MR Systems''

In dem Promotionsprogramm ROMSOC "Reduced Order Modelling, Simulation and Optimization of Coupled Systems", das im Herbst 2017 gestartet ist, arbeiten junge WissenschaftlerInnen in einem Verbund von zwölf akademischen Instituten und elf Industriepartnern aus insgesamt sieben Ländern zusammen. Das Projekt wird durch Prof. Dr. Mehrmann von der TU Berlin koordiniert und das ZeTeM ist mit einem Teilprojekt beteiligt.

In dem Projekt sollen mathematische Methoden entwickelt werden, die bei der zunehmend virtuellen Entwicklung von industriellen Produkten und Prozessen eine wichtige Rolle spielen: Die moderne Produktentwicklung basiert immer mehr auf der Simulation und Optimierung von virtuellen Produkten und Prozessen, wobei mathematische Modelle quasi als digitale Zwillinge des realen Produkts oder Prozesses dienen und die Basis für die Regelung und Optimierung von deren Design und Funktionalität bilden. Diese Modelle müssen dabei ganz unterschiedlichen Anforderungen genügen. Die Herausforderung besteht darin, eine Modellhierarchie auf verschiedenen Skalen zu entwickeln, in der durch Modellkopplung die unterschiedlichen physikalischen und auch ökonomischen Phänomene der betrachteten Systeme passend abgebildet sind.

Die AG Technomathematik der Universität Bremen arbeitet in ihrem Teilprojekt "Data Driven Model Adaptations of Coil Sensitivities in MR Systems" mit der israelischen Firma SagivTech Ltd. zusammen und entwickelt datengesteuerte Verfahren, die auf Neuronalen Netzen und Deep Learning basieren. Diese Verfahren finden konkrete Anwendung in der medizinischen Magnetpartikelbildgebung (MPI), einer Technologie zur Bestimmung der Verteilung von magnetischem Material (z.B. im Blut) für die Visualisierung verschiedenster biologischer Prozesse.

Über die wissenschaftliche Arbeit hinaus, sollen die NachwuchsforscherInnen im Rahmen des Projekts für die Herausforderungen in der multidisziplinären und internationalen Zusammenarbeit trainiert werden. Die wissenschaftliche Arbeit ist in ein gemeinsam organisiertes Doktorandenprogramm – mit Lehrveranstaltungen und Workshops für fachliche Inhalte sowie Soft-Skills – eingebettet; die Betreuung erfolgt durch Mentoren der akademischen und  industriellen Partner.