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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", 2004-2010
  • 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
  • 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 10/2016

Forschungsgebiete

Leitung von Projekten

DFG-Graduiertenkolleg: π³ Parameter Identification – Analysis, Algorithms, Applications 01.10.2016 - 31.03.2021
Farbige Zustände - Teilprojekt 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
Massenspektrometrisches Profiling/Grading für onkologische Routineanwendungen der digitalen Pathologie (MaDiPath) 01.10.2015 - 30.09.2018
Bimodale Rekonstruktion und Magnetic Particle Imaging seit 01.08.2015
Toleranzbasierte Regularisierungstheorie für inverse Probleme seit 01.06.2015
Qualitätsbewertung von MALDI-Imaging-Daten seit 01.04.2015
3D-MALDI-Imaging einer Rückenmarksverletzung bei der Ratte seit 01.02.2015
Mikrokaltumformen - Teilprojekt T4: Prädiktive Kompensationsmaßnahmen zu Vermeidung von Gestaltabweichungen mikrogefräster Dentalprodukte 01.01.2015 - 30.06.2017

Veranstaltungen (Auswahl)vollständige Liste

  1. Inverse Probleme (Wintersemester 2017/2018)
  2. Oberseminar Inverse Probleme (Wintersemester 2017/2018)
  3. Mathematical Methods in Image Processing (Sommersemester 2017)
  4. Oberseminar Inverse Probleme (Sommersemester 2017)
  5. Introduction to Mathematical Parameter Identification (Wintersemester 2016/2017)

Abschlussarbeiten (Auswahl)vollständige Liste

  1. Trajektorienplanung für modulare und omnidirektionale Fördersysteme (Simon Stock)
  2. Mathematische Analyse von Audiosignalen mittels nicht-negativer Matrixfaktorisierung (Khanh Ly Nguyen)
  3. Klassifizierung von MALDI-Daten mit linearer Regression (Norbert Maager)
  4. Classification Methods for Mass Spectrometry Data with Application to Tumor Typing (Christian Etmann)
  5. Randomisierte Verfahren zur näherungsweisen Matrixfaktorisierung im MALDI-Imaging (Janna Flötotto)

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. 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

  4. B. Denkena, P. Maaß, A. Schmidt, D. Niederwestberg, J. Vehmeyer, C. Niebuhr, P. Gralla.
    Thermomechanical Deformation of Complex Workpieces in Milling and Drilling Processes.
    Thermal Effects in Complex Machining Processes - Final Report of the DFG Priority Program 1480, D. Biermann, F. Hollmann (Hrsg.), LNPE, S. 219-250, Springer Verlag, 2017.
  6. T. Kluth, P. Maaß.
    Model uncertainty in magnetic particle imaging: Nonlinear problem formulation and model-based sparse reconstruction.
    International Journal on Magnetic Particle Imaging, Article ID 1707004 3(2), 10 pages, 2017.
  8. P. Gralla, I. Piotrowska-Kurczewski, P. Maaß.
    Tikhonov Functionals Incorporating Tolerances.
    88th GAMM Annual Meeting of the international Association of Applied Mathematics and Mechanics (GAMM), 06.03.2017-10.03.2017, Weimar, Deutschland.
  10. 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.