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Prof. Dr. Peter Maaß

Leiter der AG Technomathematik

Raum: MZH 2250
E-Mail: pmaass@math.uni-bremen.de
Telefon: (0421) 218-63801
Persönliche Homepage:  http://www.math.uni-bremen.de/~pmaass

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
  • Sprecher des DFG-Schwerpunktprogramms 1114 "Mathematische Methoden der Signal- und Bildverarbeitung", 2001-2008
  • Vizepräsident DMV, 2002-2003
  • Leiter der Doktorandengruppe "Scientific Computing in Engineering", seit 10/2004
  • Mitglied des Editorial Committee der "Mathematical Reviews", seit 10/2005
  • Stellvertretender Sprecher des SFB 747 "Mikrokaltumformen", seit 01/2007
  • Mitglied im Auswahlausschuss zur Vergabe von Humboldt-Forschungsstipendien, seit 05/2009

Forschungsgebiete

Projekte

Adaptive Wavelet-Verfahren für inverse Probleme 16.10.2006 - 15.10.2009

Leitung von Projekten

Farbige Zustände - Teilprojekt P02: Heuristische, statistische und analytische Versuchsplanung 01.07.2016 - 30.06.2020
Mathematische Visualisierung 01.01.2016 - 31.12.2018
Mikrokaltumformen - Teilprojekt T4: Prädiktive Kompensationsmaßnahmen zu Vermeidung von Gestaltabweichungen mikrogefräster Dentalprodukte 01.01.2015 - 30.06.2017
HYPERMATH: Hyperspektrale Bildgebung: Mathematische Methoden für Innovationen in Medizin und Industrie 01.07.2013 - 30.10.2016
MALDI Imaging Lab – DFG Gerätezentrum zur Akquise und Analyse von Daten der bildgebenden Massenspektrometrie seit 01.07.2011
Thermomechanische Verformung komplexer Werkstücke durch Bohr- und Fräsprozesse 01.09.2010 - 28.02.2017
Uncertainty principles versus localization properties, function systems for efficient coding schemes - UNLocX 01.09.2010 - 31.08.2013
Räumlich dreidimensional aufgelöste Stoffwechsel-Analyse für die Medizin 01.07.2010 - 30.06.2012
Visualisierung von Mikrozerspanprozessen seit 01.10.2009
Ermittlung des unbekannten Ethanolgehalts einer Kraftstoff-Ethanolmischung 01.01.2009 - 30.04.2009

Veranstaltungen (Auswahl)vollständige Liste

  1. Introduction to Mathematical Parameter Identification (Wintersemester 2016/2017)
  2. Applications of Mathematical Parameter Identification (Wintersemester 2016/2017)
  3. Seminar zu Neuronalen Netzen (Wintersemester 2016/2017)
  4. Inverse Probleme (Sommersemester 2016)
  5. Seminar zu mathematischen Methoden der Bildverarbeitung (Sommersemester 2016)

Abschlussarbeiten (Auswahl)vollständige Liste

  1. Mathematische Analyse von Audiosignalen mittels nicht-negativer Matrixfaktorisierung (Khanh Ly Nguyen)
  2. Klassifizierung von MALDI-Daten mit linearer Regression (Norbert Maager)
  3. Classification Methods for Mass Spectrometry Data with Application to Tumor Typing (Christian Etmann)
  4. Randomisierte Verfahren zur näherungsweisen Matrixfaktorisierung im MALDI-Imaging (Janna Flötotto)
  5. Spectogram-based Musical Instrument Separation via Pitch-invariant Dictionaries (Sören Schulze)

Patente

  2. 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 28.04.2008.
  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.
  6. 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.
  8. 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.
  10. 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

  2. P. Gralla, I. Piotrowska-Kurczewski, P. Maaß.
    Parameter identification for micro milling processes using inverse problems incorporating tolerances.
    Erscheint in International Socie ty of communication and Development among universities
  4. J. Behrmann, C. Etmann, T. Boskamp, R. Casadonte, J. Kriegsmann, P. Maaß.
    Deep Learning for Tumor Classification in Imaging Mass Spectrometry.
    Zur Veröffentlichung eingereicht.

    online unter: https://arxiv.org/abs/1705.01015

  6. C. Bathke, T. Kluth, C. Brandt, P. Maaß.
    Improved image reconstruction in magnetic particle imaging using structural a priori information.
    International Journal on Magnetic Particle Imaging, Article ID 1703015, 3(1), 10 pages, 2017.
  8. T. Boskamp, D. Lachmund, J. Oetjen, Y. Hernandez-Cordero, D. Trede, P. Maaß, R. Casadonte, J. Kriegsmann, A. Warth, H. Dienemann, W. Weichert, M. Kriegsmann.
    A new classification method for MALDI imaging mass spectrometry data acquired on formalin-fixed paraffin-embedded tissue samples.
    BBA - Proteins and Proteomics, , 2016.

    DOI: 10.1016/j.bbapap.2016.11.003

  10. J. Oetjen, D. Lachmund, A. Palmer, F. Alexandrov, M. Becker, T. Boskamp, P. Maaß.
    An approach to optimize sample preparation for MALDI imaging MS of FFPE sections using fractional factorial design of experiments.
    Analytical and Bioanalytical Chemistry, 408(24):6729-40, 2016.

    DOI: 10.1007/s00216-016-9793-4