Themen für Abschluss- und Projektarbeiten

Wir bieten eine Reihe von Themen für Bachelor-, Master- oder Doktorarbeiten an. Neben unseren aktuellen Projekten, die auf der Forschungsseite aufgelistet sind, finden Sie hier eine Reihe von Themen speziell für Bachelor- und Masterstudenten:

Röntgenfloureszenz-Bildgebung

Die Röntgenfluoreszenz-Computertomographie (XFCT) ermöglicht die Darstellung von Tracern auf der Basis von Goldnanopartikeln, die für neue molekulare Bildgebungsanwendungen genutzt werden können.

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Pharmakokinetische Modellierung

Die Pharmakokinetik ist die Wissenschaft, die sich mit der Geschwindigkeit und dem Ausmaß der Absorption, der Verteilung, des Stoffwechsels und der Ausscheidung von Chemikalien oder Arzneimitteln im Körper befasst und dabei experimentelle Techniken und mathematische Modellierungsansätze verwendet. Zu den pharmakokinetischen Parametern, die diese Prozesse beschreiben, gehören Verteilungsvolumen, Clearance, Halbwertszeit, maximale Konzentration, Fläche unter der Konzentrationskurve und Bioverfügbarkeit. Diese Parameter können mithilfe mathematischer Modelle, die den pharmakokinetischen Prozess simulieren, bestimmt oder geschätzt werden.

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Röntgen-Dunkelfeld-Bildgebung

Die Röntgendunkelfeld-Bildgebung liefert Informationen über die Kleinwinkelstreuung unterhalb der räumlichen Auflösung des Bildgebungssystems. Wir untersuchen diese Dunkelfeld-Bildgebungsmethoden, um strukturelle Informationen über Weichgewebe wie Tumore zu erhalten.

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Atemgasanalytik

In den letzten Jahrzehnten wurde die Analyse von flüchtigen organischen Substanzen (VOC) in der ausgeatmeten Luft als vielversprechender Ansatz zur Ermittlung von Biomarkern für die Diagnose und Überwachung verschiedener Krankheiten untersucht und weiterentwickelt. Einer der Hauptvorteile dieses Verfahrens ist sein nicht-invasiver Ansatz. Dies ist besonders wichtig für Bevölkerungsgruppen wie Kinder und ältere Menschen sowie für Krankheiten, deren derzeitige Standarddiagnosen invasive Techniken wie Biopsien und Bronchoskopien oder auf ionisierender Strahlung basierende Bildgebung verwenden. 

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KI-basierte Qualitätsbewertung von klinischen Thorax-CT-Bildern

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Entwicklung von AI-basierten Algorithmen

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Letzte Änderung: 31.07.2024 - Ansprechpartner: Webmaster