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Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

Leiter der AG Technomathematik
Direktor des Zentrums für Technomathematik

Raum: MZH 2250
E-Mail: pmaass@math.uni-bremen.de
Telefon: (0421) 218-63801

Lebenslauf

26.10.59 geboren in Karlsruhe
1979-81 Mathematik-Studium an der TH Karlsruhe
1981-82 Pembroke College, Cambridge, England (DAAD-Stipendium)
1982-85 Studium an der Universität Heidelberg
5.6.1985 Diplom in Mathematik (Diplomarbeit bei Prof. Dr. E. Hairer)
 
1985-87 Mitarbeiter im DFG-Projekt (Prof. Dr. A.K. Louis) "Entwicklung effizienter Algorithmen für die Computer-Tomographie"
1987-90 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachbereich Mathematik TU Berlin
3.2.1988 Promotion in Berlin
 
1990-91Assistant Professor, Tufts University, Boston (Tomographie Arbeitsgruppe: A. Cormack, E.T. Quinto), 1990-1991
1991-93 Hochschul-Assistent, Universität Saarbrücken
21.5.1993 Habilitation in Saarbrücken
 
1993-99 Professur (C4) für Numerische Mathematik in Potsdam
seit 1999 Professur (C4), Direktor des Zentrums für Technomathematik in Bremen

Sonstiges:

  • bundesweiter Innovationspreis 1997
  • längere Forschungsaufenthalte, unter anderem:
    • University of California, Berkeley, 02-03/1996
    • 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
  • Sprecher des DFG-Schwerpunktprogramms 1114 "Mathematische Methoden der Signal- und Bildverarbeitung", 2001-2008
  • Vizepräsident DMV, 2002-2003
  • Leiter der Doktorandengruppe "Scientific Computing in Engineering", 2004-2010
  • Mitglied des Editorial Committee der "Mathematical Reviews", 2005-2012
  • Stellvertretender Sprecher des SFB 747 "Mikrokaltumformen", seit 2007
  • Mitglied im Auswahlausschuss zur Vergabe von Humboldt-Forschungsstipendien, 2009-2017
  • Koordinator des EU FP7 Projektes "UNLocX", 2010-2013
  • Mitglied im Advisory Board des IWR Heidelberg, seit 2014
  • Sprecher des DFG Graduiertenkollegs 2224 "Parameter Identification", seit 2016
  • Stellvertretender Vorsitzender KoMSO, seit 2017

Forschungsgebiete

Leitung von Projekten

EU-ROMSOC: Teilprojekt ''Data Driven Model Adaptations of Coil Sensitivities in MR Systems'' 01.11.2017 - 30.04.2021
BMBF-MPI²: Modellbasierte Parameteridentifikation in Magnetic Particle Imaging 01.12.2016 - 30.11.2019
DFG-Graduiertenkolleg: π³ Parameter Identification – Analysis, Algorithms, Applications 01.10.2016 - 31.03.2021
Neuronale Netze im MALDI Imaging seit 01.10.2016
SFB 1232: Farbige Zustände - TP P02: Heuristische, statistische und analytische Versuchsplanung 01.07.2016 - 30.06.2020
Magnetic Particle Imaging seit 01.03.2016
Mathematische Visualisierung 01.01.2016 - 30.06.2017
BMBF-MaDiPath: Massenspektrometrisches Profiling/Grading für onkologische Routineanwendungen der digitalen Pathologie 01.10.2015 - 30.09.2018
DFG - Bimodale Rekonstruktion und Magnetic Particle Imaging seit 01.08.2015
Toleranzbasierte Regularisierungstheorie für inverse Probleme seit 01.06.2015

Veranstaltungen (Auswahl)vollständige Liste

  1. Nichtlineare Inverse Probleme (Wintersemester 2018/2019)
  2. Oberseminar Inverse Probleme (Wintersemester 2018/2019)
  3. Inverse Probleme (Wintersemester 2017/2018)
  4. Oberseminar Inverse Probleme (Wintersemester 2017/2018)
  5. Mathematical Methods in Image Processing (Sommersemester 2017)

Promotionen

          Dissertationen betreut/begutachtet von Prof. Dr. Peter Maaß

Abschlussarbeiten (Auswahl)vollständige Liste

  1. Joint-Motion und Bildrekonstruktion für Magnetic Particle Imaging in 2D und 3D (Dennis Zvegincev)
  2. Quantisierung mit geringer Auflösung für Kanäle mit Gedächtnis (Lukas Henneke)
  3. Deep Learning in der Anwendung des Magnetic Particle Imaging (Johannes Leuschner)
  4. A parameter identification problem for particle magnetization models in the context of Magnetic Particle Imaging (Hannes Albers)
  5. Untersuchung Neuronaler Kapsel-Netze im Kontext der Bildklassifikation und Semantischen Segmentierung (Maximilian Schmidt)

Patente

  1. P. Maaß, J. H. Kobarg, F. Alexandrov, P. Vandergheynst, M. Goldabaee.
    Verfahren zum rechnergestützten Verarbeiten von räumlich aufgelösten Hyperspektraldaten, insbesondere von Massenspektrometriedaten.
    Deutsches Patent- und Markenamt DE102013207402A1,
    Anmeldenummer: 1020132074, Anmeldedatum: 24.04.2013.
    Veröffentlicht in Patenblatt Nr.: am 30.10.2014.
  2. P. Maaß, J. Oetjen, L. Hauberg-Lotte, F. Alexandrov, D. Trede.
    Verfahren zur rechnergestützten Analyse eines oder mehrerer Gewebeschnitte des menschlichen oder tierischen Körpers.
    Deutsches Patent- und Markenamt DE102014224916A1,
    Anmeldenummer: 1020142249, Anmeldedatum: 04.12.2014.
    Veröffentlicht in Patenblatt Nr.: am 06.09.2016.
    US Patent & Trademark Office, US 20160163523 A1,
    Anmeldenummer: 14/959967 , Anmeldedatum: 04.12.2014.
    Veröffentlicht am 09.06.2016
    Intellectual Property Office, GB 2535586,
    Anmeldenummer: GB1521058.6, Anmeldedatum: 30.11.2015.
    Veröffentlicht am 24.08.2016
    Institut national de la propriété industrielle, FR 3029671 A1,
    Anmeldenummer: FR1561774, Anmeldedatum: 03.12.2015.
    Veröffentlicht am 10.06.2016
  3. D. Trede, P. Maaß, H. Preckel.
    Method for analysing the effect of a test substance on biological and/or biochemical samples.
    US Patent and Trademark Office US2011/0098198 A1,
    Anmeldenummer: 2011009819, Anmeldedatum: 29.04.2009.
    Veröffentlicht in Patenblatt Nr.: PCT/EP09/55187 am 28.04.2011.
  4. D. Trede, P. Maaß, F. Alexandrov.
    Verfahren und Vorrichtung zur rechnergestützten Verarbeitung eines digitalisierten Bildes sowie maschinenlesbarer Datenträger.
    Deutsches Patent- und Markenamt 10 2011 003 242.8,
    Anmeldenummer: 102011003, Anmeldedatum: 27.01.2011.
    Veröffentlicht in Patenblatt Nr.: am 02.08.2012.
  5. D. Trede, P. Maaß, H. Preckel.
    Verfahren zur Analyse der Wirkung einer Testsubstanz auf biologische und/oder biochemische Proben.
    Europäisches Patentamt EP2128815,
    Anmeldenummer: 8155784, Anmeldedatum: 07.05.2008.
    Veröffentlicht in Patenblatt Nr.: 2009/49 am 02.12.2009.
  6. P. Maaß, A. K. Louis.
    Verfahren und Vorrichtung zur dreidimensionalen Computertomographie.
    Deutsches Patent- und Markenamt DE19623271A1,
    Anmeldenummer: 19623271, Anmeldedatum: 31.05.1996.
    Veröffentlicht in Patenblatt Nr.: 1997/49 am 04.12.1997.
  7. P. Maaß.
    Verfahren zur Segmentierung von Zeichen.
    Deutsches Patent- und Markenamt DE19533585C1,
    Anmeldenummer: 19533585, Anmeldedatum: 01.09.1995.
    Veröffentlicht in Patenblatt Nr.: 1997/02 am 09.01.1997.

Publikationen (Auswahl)vollständige Liste

  1. P. Maaß.
    Deep learning for trivial inverse problems.
    Erscheint in Compressed Sensing and its applications
  2. 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

  3. 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.
  4. S. Dittmer, T. Kluth, P. Maaß, D. Otero Baguer.
    Regularization by architecture: A deep prior approach for inverse problems.
    Zur Veröffentlichung eingereicht.

    online unter: https://arxiv.org/pdf/1812.03889.pdf

  5. 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