Superhelden gesucht: DGTHG startet dritte Organspende-Kampagne

In einer Welt, in der Superhelden oft nur auf der Leinwand existieren, ruft die Deutsche Gesellschaft für Thorax-, Herz- und Gefäßchirurgie e.V. (DGTHG) dazu auf, im echten Leben zum Helden zu werden. Mit ihrer dritten Organspende-Kampagne unter dem Motto „Deine Superkraft: Leben schenken“ setzt die DGTHG ein kraftvolles Zeichen für die Bedeutung der Organspende.

Six Goethe University researchers among the most cited scientists in the world

Six of the 6,600 most cited scientists in the world conduct research at Goethe University Frankfurt. That is the result of the current citation ranking of the “Web of Science”, published by Clarivate Analytics. Each year, the ranking evaluates journal articles mainly from the natural sciences, engineering and medicine.

Doktorandin der TU Ilmenau erhält begehrten Dr. Wilhelmy-VDE-Preis

Dr. Liana Khamidullina, frühere Doktorandin und jetzige Post-Doktorandin an der Technischen Universität Ilmenau, erhält heute (21.11.2024) für ihre Dissertation in der Elektrotechnik und Informationstechnik den begehrten Dr. Wilhelmy-VDE-Preis 2024. Der mit 3.000 Euro dotierte Preis wird einmal jährlich von der Dr. Wilhelmy-Stiftung und dem Verband der Elektrotechnik, Elektronik und Informationstechnik an hervorragende junge Ingenieurinnen verliehen. Die festliche Preisverleihung findet im Rahmen des VDE Bayern Abends 2024 in München statt.

Die andere Sicht auf den Misserfolg in der Implantologie: Fehlschläge als Erkenntnisquelle nutzen

Die Deutsche Gesellschaft für Implantologie (DGI) nimmt Fehlschläge und Misserfolge im Bereich der Implantologie ins Visier. Auf ihrem 38. Kongress, der vom 28.-30. November 2024 in Dresden stattfindet, steht allerdings eine geänderte Sichtweise auf den Misserfolg im Mittelpunkt: man kann diesen auch als Chance begreifen, als „Lerngeschenk“. Führende Experten und Expertinnen auf dem Gebiet der Implantologie werden darum auf dem Kongress über Fehler sprechen – und vor allem darüber, was sie daraus gelernt haben.

2024 zwölfmal Spitzenklasse bei den Zitierungen

Zwölf Wissenschaftler, die im Deutschen Krebsforschungszentrum (DKFZ) forschen bzw. gemeinsame Brückenabteilungen mit dem DKFZ leiten, haben es 2024 bis ganz an die Spitze geschafft: Sie zählen zum führenden ersten Prozent der weltweit meistzitierten Forschenden ihrer jeweiligen Fachgebiete. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, deren Arbeiten besonders häufig von Fachkollegen zitiert werden, gelten als überdurchschnittlich anerkannt in ihrem Gebiet. Daher ist die Zitierungshäufigkeit einer der wichtigen Messwerte, um den Einfluss und die Leistungsfähigkeit einzelner Forscher einzuordnen.

Berührungsfreie Diagnose soll Krankheiten am Geruch erkennen

Krankheiten wie Mukoviszidose oder Covid am Geruch zu erkennen, ohne Blut abzunehmen, ohne Abstrich und ohne jede Art von Berührung: Hieran forschen Dr. Sybelle Goedicke-Fritz und ihr Team in der Arbeitsgruppe von Professor Michael Zemlin an der Kinderklinik der Universität des Saarlandes. Ziel ist, Infektionen anhand von Geruchs-Mustern aufzuspüren, die individuell sind wie Fingerabdrücke. Die Forscher trainieren Gassensorik-Messgeräte darauf, diese Muster in der Umgebungsluft ausfindig zu machen. So soll Frühgeborenen und Kindern der Stress diagnostischer Eingriffe erspart bleiben. Ein Anwendungsgebiet wäre auch, Infizierte schnell zu erkennen, bevor sie etwa ein Krankenhaus besuchen.

Next step in light microscopy image improvement – New deep learning architecture enables higher efficiency

It is the computational processing of images that reveals the finest details of a sample placed under all kinds of different light microscopes. Even though this processing has come a long way, there is still room for increasing for example image contrast and resolution. Based on a unique deep learning architecture, a new computational model developed by researchers from the Center for Advanced Systems Understanding (CASUS) at HZDR and the Max Delbrück Center for Molecular Medicine is faster than traditional models while matching or even surpassing their images’ quality. The model, called Multi-Stage Residual-BCR Net (m-rBCR), was specifically developed for microscopy images.

Lichtmikroskopie: Computermodell ermöglicht bessere Bilder – Neue Deep-Learning-Architektur sorgt für höhere Effizienz

Die Lichtmikroskopie ist ein unverzichtbares Werkzeug zur Untersuchung unterschiedlichster Proben. Details werden dabei erst mit Hilfe der computergestützten Bildverarbeitung sichtbar. Obwohl bereits enorme Fortschritte erzielt wurden, gibt es bei der digitalen Verarbeitung weiterhin Entwicklungspotenzial. Ein neues Rechenmodell, das von Forschern des Center for Advanced Systems Understanding (CASUS) am HZDR und des Max-Delbrück-Centrums für Molekulare Medizin auf der Grundlage einer spezifischen Deep-Learning-Architektur entwickelt wurde, ist schneller als herkömmliche Modelle und erreicht dabei die gleiche oder sogar eine bessere Bildqualität.