ZeTeM > Über das ZeTeM > Mitarbeiter > Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

InfoOPEN POSITIONS @ research training group π³
Bild Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß

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. 3D Electrical Impedance Tomography (Robin Görmer)
  2. A Representer Theorem for the Activation Functions of Neural Networks (Daniel Klosa)
  3. Filter Functions and Approximation Errors in X-Ray Tomography (Judith Nickel)
  4. Deep Neural Networks for Inverse Problems in Imaging (Nicolas Jathe)
  5. Konvexe Analysis bei Deep-Learning-Anwendungen zur Optimierung von ISTA-Verfahren (Lea-Sophie Höyns)

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. 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

  2. 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.
  3. 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

  4. 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

  5. O. Riemer, P. Maaß, F. E. Elsner-Dörge, P. Gralla, J. Vehmeyer, M. Willert, A. Meier, I. Zahn.
    Predictive compensation measures for the prevention of shape deviations of mircomilled dental products.
    , Springer Verlag, 2018.