Dr. Tobias Boskamp

Projects

1. Studie zur Qualitätsbewertung, Standardisierung und Reproduzierbarkeit von Daten der bildgebenden MALDI-Massenspektrometrie – MALDISTAR (01.07.2019 - 30.06.2022)
2. Neural networks in MALDI imaging (since 01.10.2016)
3. BMBF-MaDiPath: Mass spectrometric profiling and grading for oncologic routine applications in pathology (01.10.2015 - 30.09.2018)
4. Quality assessment of MALDI imaging data (since 01.04.2015)
5. Nicht-negative Matrix-Faktorisierung mit A-priori-Wissen (since 01.12.2014)
6. Entwicklung eines Digital-Staining-Verfahrens als pathologisch-histologisches Diagnosewerkzeug auf Basis der MALDI-Imaging-Technologie (01.07.2014 - 30.06.2016)

Courses (Selection)complete list

1. Oberseminar Mathematische Datenanalysie in der Bioinformatik (Wintersemester 2019/2020)
2. Computerpraktikum (Wintersemester 2019/2020)
3. Modellierungsseminar (Teil 2) (Wintersemester 2019/2020)
4. Modellierungsseminar (Teil 1) (Sommersemester 2019)
5. Oberseminar Mathematische Datenanalyse in der Bioinformatik (Sommersemester 2019)

Theses (Selection)complete list

1. Uniqueness of Non-negative Matrix Factorisation applied to MALDI-Imaging Data (Leïa Westerheide)
2. Zur Äquivalenz orthogonaler NMF und K-Means (Jan Hochmann)
3. Nichtnegative Matrixfaktorisierung mit MM-Algorithmen im MALDI-Imaging (Pascal Fernsel)
4. Classification Methods for Mass Spectrometry Data with Application to Tumor Typing (Christian Etmann)

Publications (Selection)complete list

1. C. Janßen, T. Boskamp, L. Hauberg-Lotte, J. Behrmann, S. Deininger, M. Kriegsmann, K. Kriegsmann, G. Steinbuß, H. Winter, T. Muley, R. Casadonte, J. Kriegsmann, P. Maaß.
   Robust subtyping of non-small cell lung cancer whole sections through MALDI mass spectrometry imaging.
   Proteomics - Clinical Applications, PRCA2208 , 2022.

   DOI: 10.1002/prca.202100068

2. P. Maaß, L. Hauberg-Lotte, T. Boskamp.
   MALDI Imaging: Exploring the Molecular Landscape.
   German Success Stories in Industrial Mathematics, H. Bock, K. Küfer, P. Maaß, A. Milde, V. Schulz (Eds.), Mathematics in Industry, pp. 97-103, Springer Verlag, 2022.

   DOI: 10.1007/978-3-030-81455-7_17

3. J. Le Clerc Arrastia, N. Heilenkötter, D. Otero Baguer, L. Hauberg-Lotte, T. Boskamp, S. Hetzer, N. Duschner , J. Schaller , P. Maaß.
   Deeply Supervised UNet for Semantic Segmentation to Assist Dermatopathological Assessment of Basal Cell Carcinoma.
   MDPI Journal of Imaging, 71 7(4), Meisenbach Verlag, Bamberg, 2021.

   DOI: 10.3390/jimaging7040071

4. T. Boskamp, R. Casadonte, L. Hauberg-Lotte, S. Deininger, J. Kriegsmann, B. Maass.
   Cross-Normalization of MALDI Mass Spectrometry Imaging Data Improves Site-to-Site Reproducibility.
   Analytical Chemistry, 93(30):10584-10592, 2021.

   online at: https://doi.org/10.1021/acs.analchem.1c01792

5. T. Boskamp, D. Lachmund, R. Casadonte, L. Hauberg-Lotte, J. H. Kobarg, J. Kriegsmann, P. Maaß.
   Using the chemical noise background in MALDI mass spectrometry imaging for mass alignment and calibration.
   Analytical Chemistry, 92(1):1301-1308, 2020.

   DOI: 10.1021/acs.analchem.9b04473
   online at: https://doi.org/10.1021/acs.analchem.9b04473