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Dr. Tobias Kluth

Wissenschaftlicher Mitarbeiter der AG Technomathematik, Research Training Group π3

Raum: MZH 2090
E-Mail: tkluth@math.uni-bremen.de
Telefon: (0421) 218-63817
Persönliche Homepage:  http://www.math.uni-bremen.de/~tkluth


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
Magnetic Particle Imaging seit 01.03.2016
DFG - Bimodale Rekonstruktion und Magnetic Particle Imaging seit 01.08.2015

Veranstaltungen (Auswahl)vollständige Liste

  1. Oberseminar Mathematische Parameteridentifikation (Wintersemester 2018/2019)
  2. Research Seminar Mathematical Parameter Identification (Sommersemester 2018)
  3. Research Seminar on Mathematical Parameter Identification (Wintersemester 2017/2018)
  4. Research Seminar on Mathematical Parameter Identification (Sommersemester 2017)
  5. Seminar on Mathematical Parameter Identification (Wintersemester 2016/2017)

Abschlussarbeiten (Auswahl)vollständige Liste

  1. 3D Electrical Impedance Tomography (Robin Görmer)
  2. Filter Functions and Approximation Errors in X-Ray Tomography (Judith Nickel)
  3. Deep Neural Networks for Inverse Problems in Imaging (Nicolas Jathe)
  4. Regularisierte Total-Least-Squares-Rekonstruktion beim Magnetic Particle Imaging (Janna Flötotto)

Publikationen (Auswahl)vollständige Liste

  1. T. Kluth, B. Jin, G. Li.
    On the Degree of Ill-Posedness of Multi-Dimensional Magnetic Particle Imaging.
    Erscheint in Inverse Problems
  2. 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

  3. T. Kluth.
    Mathematical models for magnetic particle imaging.
    Inverse Problems, Article ID 083001 34(8), 2018.

    DOI: 10.1088/1361-6420/aac535

  4. 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.

    DOI: 10.18416/ijmpi.2017.1707004

  5. 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.

    DOI: 10.18416/ijmpi.2017.1703015