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Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Hochfrequenzabstimmung und den Feldoptimierungen zweier Linearbeschleunigerstrukturen für eine in der Entwicklung befindliche Forschungsanlage an der Goethe-Universität in Frankfurt am Main. Ein 4-Rod-RFQ sowie ein IH-Driftröhrenbeschleuniger sollen gekoppelt betrieben, d.h. nicht wie üblich von zwei, sondern nur von einem Hochfrequenz-Sender mit Leistung versorgt werden. Hierdurch lässt sich nicht nur der benötigte Platz reduzieren, sondern auch ein beträchtlicher Teil der Kosten des Projekts einsparen. Um das Verhalten der gekoppelten Beschleuniger genauer vorhersagen zu können, wurden Untersuchungen an bereits gebauten Modellen im Maßstab 1:2 durchgeführt und diese vermessen. Eine Methode zur systematischen Anpassung der Feldverteilung in 4-Rod-RFQs wurde darüber hinaus am einzeln betriebenen RFD-Modell angewandt und optimiert, sowie ein Algorithmus zur Automatisierung entwickelt. Parallel laufende Computersimulationen ermöglichten Vergleiche zu den realen Messwerten. Darüberhinaus konnten Rückschlüsse auf die Genauigkeit der Simulationen am Computermodell gezogen und hier liegende Herausforderungen, auch in Bezug auf die bei FRANZ zum Einsatz kommenden Beschleunigerstrukturen, näher untersucht werden. Hieraus resultierende Empfehlungen für das Design der FRANZ-IH-Struktur konnten gegeben werden und wurden bereits umgesetzt.
In dieser Arbeit wurde der spezifische Energieverlust im TOF Detektor genutzt, um leichte Kerne zu identifizieren. Da die gemeinsame Betrachtung aller Szintillatorstäbe bei der aktuellen Kalibrierung des TOF Detektors keine eindeutige Zuordnung ermöglicht, wurde der Energieverlust der einzelnen Stäbe individuell parametrisiert. So konnten Helium und sogar Lithium Kerne selektiert werden. Die Impulskorrektur hat für zweifach geladene Kerne, abgesehen von sehr hohen Impulsen, eine erfolgreiche Korrektur der Masse ermöglicht. Bei Lithium hingegen wurde der Impuls überkorrigiert, sodass die Masse zu niedrig rekonstruiert wurde.
Durch Optimierung der Impulskorrektur könnte zusammen mit einer verbesserten Kalibrierung des TOF Detektors ein sehr hohes Auflösungsvermögen erreicht werden. Daher sollte die systematische Impulskorrektur für hohe Impulse durch weitere Simulationen verbessert und der Energieverlust vor dem Auftreffen auf den META Detektor genauer untersucht werden. Optimalerweise würde zur Kalibrierung des TOF Detektors die Abhängigkeit des Energieverlustes vom Winkel, in welchem die Teilchen auf den Detektor treffen, berücksichtigt werden. Ziel ist es, alle Stäbe pro zurückgelegter Wegstrecke zu kalibrieren, sodass weder ein Unterschied durch den Einfallwinkel der Teilchen noch durch die verschiedenen Stablängen aufkommt. Folglich wäre eine sehr spezifische Teilchenselektion möglich.
In dieser Arbeit wurden Verfahren zur Identifikation hirnelektrischer Aktivität mit Zellularen Nichtlinearen Netzwerken (CNN), im Besonderen Reaktions-Diffusions-Netzwerken, entwickelt und untersucht. Mit Hilfe der eingeführten Methoden wurden Langzeitaufzeichnungen hirnelektrischer Aktivität bei Epilepsie analysiert und mittels eines automatisierten Verfahrens ermittelt, inwieweit sich mögliche Voranfallszustände vom anfallsfreien Zustand im statistischen Sinne trennen lassen.
Zunächst wurde ein Überblick über CNN gegeben und deren Beschreibung durch Systeme gekoppelter Differentialgleichungen dargestellt. Weiterhin wurden die Möglichkeiten der Informationsverarbeitung mit CNN durch Ausnutzung von Gleichgewichtszuständen oder der vollständigen raum-zeitlichen Dynamik der Netzwerke diskutiert. Zusätzlich wurde die Klasse der Reaktions-Diffusions-Netzwerke (RD-CNN) eingeführt. Für die Repräsentation der hierbei benötigten weitgehend allgemeinen nichtlinearen Zellkopplungsvorschriften wurden polynomiale Gewichtsfunktionen vorgeschlagen. Mit einer Darstellung der Theorie der Lokalen Aktivität wurden notwendige Bedingungen für emergentes Verhalten in RD-CNN angegeben. Die statistische Bewertung von Vorhersagemodellen wurde aus theoretischer Sicht beleuchtet. Mit der Receiver Operating Characteristic (ROC) wurde eine Analysemethode zur Beurteilung der Vorhersagekraft des zeitlichen Verlaufs von Kenngrößen bezüglich bevorstehender epileptischer Anfälle vorgestellt.
Als nächstes wurden Überlegungen zur numerischen Simulation von CNN und deren flexible und erweiterbare programmtechnische Umsetzung entwickelt. Die daraus resultierende und im Rahmen dieser Arbeit entstandene objektorientierte Simulationsumgebung FORCE++ wurde konzeptionell und im Hinblick auf die Softwarearchitektur vorgestellt.
Die Verfahren zur numerischen Simulation wurden auf die Problemstellung der Systemidentifikation mit CNN angewandt. Dazu wurden Netzwerke derart bestimmt, dass deren Zellausgangswerte entsprechende Signalwerte des beobachteten, zu identifizierenden Systems approximieren.
Da die Parameter der zu bestimmenden CNN im vorliegenden Fall der Untersuchung hirnelektrischer Aktivität nicht bekannt sind und nicht direkt abgeleitet werden können, wurden überwachte Lernverfahren zur Bestimmung der Netzwerke eingesetzt. Hierbei wurden Lernverfahren verschiedener Klassen für die Identifikation mit CNN mit polynomialen Gewichtsfunktionen untersucht. Die Leistungsfähigkeit des vorgestellten Identifikationsverfahrens wurde anhand bekannter Systeme einer genauen Betrachtung unterzogen. Dabei wurde festgestellt, dass die betrachteten Systeme mit hoher Genauigkeit durch CNN repräsentiert werden konnten. Exemplarisch wurde das Parametergebiet lokaler Aktivität für ein RD-CNN berechnet und durch numerische Simulationen die Ausbildung von Mustern innerhalb des Netzwerkes nachgewiesen.
Nach einem einleitenden Überblick über die medizinischen Hintergründe von Epilepsie und der Erfassung hirnelektrischer Aktivität wurde eine vergleichende Übersicht über den Stand veröffentlichter Studien zur Vorhersage epileptischer Anfälle gegeben. Für die Anwendung des hier vorgestellten Identifikationsverfahrens zur Analyse hirnelektrischer Aktivität wurde zunächst die Genauigkeit der Approximation kurzer, als quasi-stationär betrachteter Abschnitte, von EEG-Signalen untersucht. Durch gezielte Erhöhung der Komplexität herangezogener Netzwerke konnte hier die Genauigkeit der Repräsentation von EEG-Signalverläufen deutlich verbessert werden. Dabei wurde zudem die Verallgemeinerungsfähigkeit der ermittelten Netzwerke untersucht, wobei festgestellt wurde, dass auch solche Signalwerte mit guter Genauigkeit approximiert werden, die nicht im Identifikationsverfahren durch die überwachte Parameteroptimierung berücksichtigt waren. Um speziell den Einfluss der Information aus der Korrelation benachbarter Elektrodensignale zu untersuchen, wurde ein Verfahren zur multivariaten Prädiktion mit Discrete Time CNN (DT-CNN) entwickelt.
Hierbei werden durch ein CNN Signalwerte der betrachteten Elektrode aus vergangenen, korrelierten Signalwerten von Nachbarelektroden geschätzt. Für diese Aufgabenstellung konnte eine Methode zur Bestimmung der Netzwerkparameter im optimalen Sinn, alleine aus den statistischen Eigenschaften der Elektrodensignale angegeben werden. Dadurch gelang eine erhebliche Reduzierung der Rechenkomplexität, die eine umfangreiche Untersuchung intrakranieller Langzeitableitungen ermöglichte.
Zur Analyse von Langzeitaufzeichnungen mit dem RD-CNN Identifikationsverfahren, wurden die numerischen Berechnungen zur Simulation von CNN mit FORCE++ auf einem durchsatz-orientierten Hochleistungs-Rechnernetzwerk durchgeführt. Mit den so gewonnen Ergebnissen konnten vergleichende Analysen vorgenommen werden. Zudem wurden Untersuchungen zum Vorliegen lokaler Aktivität in den ermittelten RD-CNN durchgeführt.
Die bei den beschriebenen Verfahren extrahierten Kenngrößen hirnelektrischer Aktivität wurden durch ein automatisiertes Verfahren auf ihre Vorhersagekraft für epileptische Anfälle bewertet. Dabei wurde untersucht, inwieweit der anfallsfreie Zustand und ein angenommener Voranfallszustand durch die jeweils betrachtete Kenngröße im statistischen Sinn diskriminiert werden kann. Durch parallele Analysen mit Anfallszeitsurrogaten wurden hierzu ergänzende Signifikanztests durchgeführt.
Nach Auswertung von mehrtägigen Hirnstromsignalen verschiedener Patienten konnte festgestellt werden, dass mit den in dieser Arbeit entwickelten Verfahren Kenngrößen hirnelektrischer Aktivität bestimmt werden konnten, welche offenbar die Identifikation potentieller Voranfallszustände ermöglichen.
Auch wenn für eine breite medizinische Anwendung die Spezifität und Sensitivität noch weiter verbessert werden muss, so können doch die erzielten Ergebnisse einen wesentlichen Schritt hin zu einer implantierbaren, CNN-basierten Plattform zur Erkennung und Verhinderung epileptischer Anfälle darstellen. Die Berechnungen für das Identifikationsverfahren mit RD-CNN könnten dabei durch zukünftige, spezialisierte schaltungstechnische Realisierungen für mehrschichtige CNN mit polynomialen Gewichtsfunktionen eine erhebliche Beschleunigung erfahren.
In Memoriam: Kurt Kimpel †
(1950)
Some quantitative data about the carbon-metabolism in Saccharomyces-cells of different ploidy were determined. The amount of carbon, necessary for the formation of a cell, proved to be proportional to the degree of ploidy of the cells. For the duplication of a diploid cell 6,7·10-11g glucose were used. In comparison with respiratory deficient cells the simultaneous utilization of fermentation and respiration metabolism in respiration sufficient cells leads to a decrease of the cell cycle duration, however, the energy needed for the formation of a cell is not decreased. The rate of cell multiplication has a maximum at about 30 °C for all classes of ploidy. Certain assumptions about the utilization of the carbon source were confirmed by experiments with 14C marked glucose.
Das radioaktive Edelgas Radon und seine ebenfalls radioaktiven Zerfallsprodukte machen den größten Teil der natürlichen Strahlenbelastung in Deutschland aus. Trotz der Einstufung als krebserregend für Lungenkrebs wird es zur Therapie entzündlicher Krankheiten eingesetzt. Der hauptsächliche Aufnahmemechanismus ist dabei die Inkorporation über die Atmung, wobei Radon auch über die Haut aufgenommen werden kann. Radon wird dabei über das Blut im gesamten Körper verteilt und kann in Gewebe mit hoher Radonlöslichkeit akkumulieren. Die Zerfallsprodukte verbleiben jedoch in der Lunge, zerfallen dort, bevor sie abtransportiert werden können und schädigen das dortige Gewebe.
Die Lungendosis wird laut Simulationen zum größten Teil durch die kleinsten Radon-Zerfallsprodukte (< 10 nm) bestimmt, die besonders effektiv im Respirationstrakt anheften. Die erzeugte Dosis ist dabei aufgrund der inhomogenen Anlagerung der Zerfallsprodukte lokal stark variabel. In Simulationen wurden Bifurkationen als Ort besonders hoher Deposition identifiziert, wobei die experimentelle Datenlage zur Deposition kleinster Radon-Zerfallsprodukte eingeschränkt ist. Aufgrund des Anstiegs der Komplexität von Simulationen oder Experimenten wird in den meisten Betrachtungen nicht der oszillatorische Atemzyklus berücksichtigt, sondern lediglich ein einseitig gerichteter Luftstrom betrachtet. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein experimentelles Modell entwickelt und etabliert, das die Messung der Deposition von Radon-Zerfallsprodukten ermöglicht und zwischen drei Größenfraktionen (Freie Zerfallsprodukte: < 10 nm, Cluster: 20-100 nm, Angelagerte Zerfallsprodukte: > 100 nm) unterscheiden kann. Der Luftfluss durch das Modell bildet sowohl die Inhalation als auch die Exhalation ab. Erste Experimente mit dem neu entwickelten Messaufbau konnten die aus Simulationen bekannte erhöhte Deposition der freien Zerfallsprodukte in einer Bifurkation abbilden. Die Vergrößerung des Bifurkationswinkels von 70° auf 180° zeigte lediglich einen minimalen Anstieg in der Größenordnung des Messfehlers. Der dominierende Prozess der Anlagerung der freien Zerfallsprodukte ist die Brown'sche Molekularbewegung, die unabhängig vom Bifurkationswinkel ist. Dennoch kann ein veränderter Winkel die Luftströmung und entstehende Turbulenzen verändern, wodurch die Deposition beeinflusst werden kann. Dies lässt sich jedoch mit dem hier benutzten Messaufbau nicht auflösen. Entgegen der Beobachtungen in der Literatur führte die Erhöhung der Atemfrequenz von 12 auf 30 Atemzüge pro Minute, in den im Rahmen dieser Arbeit durchgeführten Experimenten, zu keiner messbaren Veränderung der Deposition. Diese Beobachtung ist auf die Entstehung gegensätzlicher Effekte zurückzuführen. Einerseits führt eine schnellere Luftströmung zu kürzeren Aufenthaltszeiten der freien Zerfallsprodukte im Modell, wodurch die Deposition unwahrscheinlicher wird. Andererseits entstehen vermehrt sekundäre Strömungen und absolut betrachtet werden mehr Partikel durch das Modell gepumpt. Es ist davon auszugehen, dass sich diese Effekte im hier getesteten Bereich aufheben.
Als potentielle Schutzmaßnahme zur Reduktion der Lungendosis konnte im Rahmen dieser Arbeit die Filtereffzienz von Gesichtsmasken (OP-Masken, FFP2 Masken) gegenüber Radon und seinen Zerfallsprodukten bestimmt werden. Während Radon nicht gefiltert wird, wurden die freien Zerfallsprodukte fast vollständig (> 98%) und die Cluster zum größten Teil (≈ 80 %) zurückgehalten.
Radon selbst kann im gesamten Organismus verteilt werden und dort in Gewebe akkumulieren. Zur Bestimmung der Dosis wird dabei auf biokinetische Modelle zurückgegriffen. Diese sind von der Qualität ihrer Eingabeparameter abhängig, wobei beispielsweise die Werte zur Verteilung von Radon zwischen Blut und Gewebe auf experimentell gewonnenen Löslichkeitswerten aus Mäusen und Ratten beruhen. Unbekannte Werte werden von der Internationalen Strahlenschutzkommission basierend auf der Gewebezusammensetzung als gewichteter Mittelwert berechnet. In dieser Arbeit wurde die Löslichkeit in humanen Blutproben und wässrigen Lösungen verschiedener Konzentrationen der Blutproteine Hämoglobin und Albumin bestimmt. Es löste sich mehr Radon in Plasma als in Erythrozytenkonzentrat und Vollblut. Die Protein-Lösungen zeigten keine Konzentrationsabhängigkeit der Löslichkeit, sondern lediglich in hitzedenaturiertem Hämoglobin wurde eine niedrigere Löslichkeit gemessen. Basierend auf diesen Beobachtungen, sollte die These überprüft werden, ob sich die Löslichkeit einer Mischung als gewichteter Mittelwert der einzelnen Löslichkeiten berechnen lässt. Daher wurden diese in einer Mischung aus zwei Flüssigkeiten (1-Pentanol, Ölsäure) bestimmt. Die experimentell bestimmte Löslichkeit war dabei fast doppelt so groß wie der berechnete Wert. Dieser Unterschied kann dadurch zustande kommen, dass bei einer Berechnung basierend auf der Zusammensetzung die Wechselwirkungen zwischen den Lösungsmitteln vernachlässigt werden. Dies verdeutlicht die Notwendigkeit experimenteller Daten zur Verteilung und Lösung von Radon in verschiedenem Gewebe.
Im Clusterprojekt ELEMENTS arbeiten Physiker*innen verschiedenster Fachgebiete eng mit einander zusammen, um die Entstehung schwerer Elemente im Universum zu erforschen. Nur durch diese interdisziplinäre Kollaboration kann das komplexe Zusammenspiel mikroskopischer und makroskopischer Ereignisse entschlüsselt werden. Dabei bilden Theorie, Experiment und Beobachtung die drei großen Pfeiler des Forschungsvorhabens.
Der langsame Neutronen-Einfangprozess (s-Prozess) ist weitgehend verstanden und erforscht. Dies liegt vor allem daran, dass er im Gegensatz zu r- und p- Prozess hauptsächlich an stabilen Nukliden abläuft. Auch ist die Anzahl relevanter Reaktionen (Netzwerk) vergleichsweise klein.
Dennoch gibt es im s-Prozess viele ungeklärte Fragen. Eine dieser Fragen ist die Häufigkeitsverteilung von 86Kr in Staubkörnern von Meteoriten. Mit bisherigen Berechnungen und Simulationen dieser Szenarien konnte die Häufigkeitsverteilung von 86Kr jedoch nicht erklärt werden.
In dieser Arbeit werden die besonderen Eigenschaften von 85Kr, insbesondere sein Isomerzustand, vorgestellt und genauer untersucht. Die Häufigkeitsverteilung von 86Kr im s-Prozess wird entscheidend durch die Eigenschaften 85Kr beeinflusst. Mit den gewonnenen Daten aus dieser Arbeit wurde eine erste Simulation erstellt, die einen möglichenWeg aufzeigt, das Rätsel um die Häufigkeitsverteilung zu lösen.