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Im Vorfeld manifester Demenzen können neben kognitiven Beeinträchtigungen auch anhaltende verhaltensbezogene und psychologische Veränderungen auftreten. Das Konzept Mild Behavioral Impairment beschreibt diese im Alter auftretenden neuropsychiatrischen Symptome, die mit der Mild Behavioral Impairment Checklist (MBI-C) erfasst werden können. Die MBI-C weist jedoch psychometrische und inhaltliche Defizite auf. Auf Grundlage dieses bestehenden Instruments war es Ziel des Forschungsprojekts, eine ergänzende Kurzversion, die Mild Behavioral Impairment Shortscale (MBI-S), zu entwickeln und diese zu validieren. Die MBI-S wurde in einer Stichprobe von 175 Personen validiert. Die Trennschärfen und die Schwierigkeiten der Items wurden ermittelt. Zur Beurteilung der internen Konsistenz wurde Cronbachs Alpha berechnet und zur Bestimmung der zugrundeliegenden Struktur des Instruments wurde eine explorative Faktorenanalyse durchgeführt. Die Konstruktvalidität wurde durch die Prüfung von fünf Hypothesen ermittelt. Vier Items wurden aufgrund der Ergebnisse der Item- und Faktorenanalysen aus der Skala entfernt. Dies resultierte in einem Cronbachs Alpha von .785 für die MBI-S mit 8 Items und einer Ein-Faktor-Struktur. Der Summenscore der MBI-S korrelierte stark mit dem der MBI-C und einem Einsamkeitswert sowie moderat mit maladaptivem Coping. Der Gesamtscore der MBI-S war weder mit dem Ausmaß der Kontaktreduktion während der Covid19-Pandemie, noch mit dem Bildungsstand der Befragten assoziiert. Die MBI-S zeigte sich als ein valides Kurzinstrument zur Erfassung von MBI, das sich im Vergleich zur MBI-C durch die Erhebung des aktuellen Status, eine höhere Testökonomie und präzisere Fragen auszeichnet.
DEM9 Book of Abstracts
(2023)
Über die bloße körperliche Repräsentation des Sozialen hinaus kann der Körper als ein konstitutives Medium gesellschaftlicher Ordnung aufgefasst werden, das Handlungspotenzial besitzt und auf Diskurse rückwirkt. Bislang beschäftigte sich die Forschung allerdings weniger mit der intersektionalen Verschränkung von Formen der Differenz bei der Konstitution von Körpern.
Die interdisziplinären Beiträge widmen sich dem Körper aus zwei sich bedingenden und überlagernden Perspektiven: Zum einen betrachten sie Körper in gesellschaftlichen Strukturen und Institutionen, zum anderen richtet sich der Blick auf die Akteure selbst und deren Körper. Der intersektionale Zugriff auf den Körper und die Beobachtung der Verflechtung verschiedener Differenzkategorien zeigt, wie dynamisch sich intersektionale Körperkonfigurationen verändern können und wie sie in verschiedenen kulturellen Settings und historischen Kontexten ganz unterschiedliche Wirkungen entfalten.
<p xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">3D-structured hydrogel scaffolds are frequently used in tissue engineering applications as they can provide a supportive and biocompatible environment for the growth and regeneration of new tissue. Hydrogel scaffolds seeded with human mesenchymal stem cells (MSCs) can be mechanically stimulated in bioreactors to promote the formation of cartilage or bone tissue. Although <italic>in vitro</italic> and <italic>in vivo</italic> experiments are necessary to understand the biological response of cells and tissues to mechanical stimulation, <italic>in silico</italic> methods are cost-effective and powerful approaches that can support these experimental investigations. In this study, we simulated the fluid-structure interaction (FSI) to predict cell differentiation on the entire surface of a 3D-structured hydrogel scaffold seeded with cells due to dynamic compressive load stimulation. The computational FSI model made it possible to simultaneously investigate the influence of both mechanical deformation and flow of the culture medium on the cells on the scaffold surface during stimulation. The transient one-way FSI model thus opens up significantly more possibilities for predicting cell differentiation in mechanically stimulated scaffolds than previous static microscale computational approaches used in mechanobiology. In a first parameter study, the impact of the amplitude of a sinusoidal compression ranging from 1% to 10% on the phenotype of cells seeded on a porous hydrogel scaffold was analyzed. The simulation results show that the number of cells differentiating into bone tissue gradually decreases with increasing compression amplitude, while differentiation into cartilage cells initially multiplied with increasing compression amplitude in the range of 2% up to 7% and then decreased. Fibrous cell differentiation was predicted from a compression of 5% and increased moderately up to a compression of 10%. At high compression amplitudes of 9% and 10%, negligible areas on the scaffold surface experienced high stimuli where no cell differentiation could occur. In summary, this study shows that simulation of the FSI system is a versatile approach in computational mechanobiology that can be used to study the effects of, for example, different scaffold designs and stimulation parameters on cell differentiation in mechanically stimulated 3D-structured scaffolds.</p>
Hintergrund und Ziele:
Mithilfe der quantitativen Suszeptibilitätskartierung (QSM) kann die Verteilung der magnetischen Suszeptibilität des Gewebes mittels Magnetresonanztomografie (MRT) rekonstruiert werden und somit z.B. auf Unterschiede im Gehalt von Eisen, Myelin oder Calcium geschlossen werden. Durch neue Deep Learning Verfahren konnte gezeigt werden, dass auch die Rekonstruktionsalgorithmen der QSM-Pipeline gelernt und beschleunigt werden können.
Methoden:
In dem ersten von vier Projekten dieser Arbeit wurde der Einfluss zweier Echozeitkombinationsmethoden auf die Suszeptibilitätskarten des menschlichen Gehirns bei 3 T und 7 T untersucht. Dabei wurden die Phasenkarten von zwölf gesunden Probanden, die bei 3 T und 7 T gemessen wurden, untersucht und entweder vor der QSM-Rekonstruktionspipeline oder danach gemittelt. Im zweiten Projekt wurden drei verschiedene Deep Learning Methoden verwendet, um den Kontrast von 3 T Suszeptibilitätskarten zu verbessern, indem die Netzwerke jeweils registrierte Datenpaare von Suszeptibilitätskarten bei 3 T und 7 T als Eingangs- bzw. Zieldaten erhalten haben. Ziel war es, eine Art smartes Entrauschen zu lernen, bei dem die Netzwerke die typischen Bildeigenschaften einer 7 T Suszeptibilitätskarte erkennen sollten. Dazu wurden ein UNET, ein CycleGAN und ein ConditionalGAN (CondGAN) Netzwerk jeweils für einen Tag trainiert. Als drittes Projekt wurde ein UNET mit synthetischen Daten trainiert, um die Rekonstruktion von Suszeptibilitätskarten aus phasensprungkorrigierten Phasenkarten zu lernen. Erweiternd zum bereits publizierten DeepQSM wurde zudem die chemische Verschiebung in den Daten mitsimuliert. Im vierten Projekt wurde eine Studie zur Differenzierung der Multiplen Systematrophie (MSA) und der Parkinsonkrankheit reevaluiert und eine semiautomatisierte Auswertungsmethode mittels eines Atlas getestet. Von den 30 Patienten (13 MSA, 8 Parkinson und 9 gesunde Kontrollen), die bei 3 T gemessen wurden, wurden Suszeptibilitätskarten erzeugt, aus denen ein Atlas generiert wurde, und diese in zehn Gehirnregionen untersucht. Eine manuelle Segmentierung wurde mit der atlasbasierten Methode verglichen, bei der nur einmal auf dem Atlas segmentiert werden muss.
Ergebnisse und Beobachtungen:
Es zeigte sich, dass die Rekonstruktion von Suszeptibilitätskarten für jede Echozeit (Mittelung nach der QSM-Rekonstruktionspipeline) von Experten als Echozeitkombinationsmethode besser beurteilt wurde, weniger Artefakte und Rauschen sowie einen besseren Korrelationskoeffizienten zwischen 3 T und 7 T (0,65 vs. 0,46) aufwies. Beim Bildqualitätstransferlernen (zweites Projekt) wurden die Validierungsdatensätze des UNETs von den Experten am besten bewertet, neigten jedoch etwas zur Überglättung, sodass manche Strukturen schlechter sichtbar waren. Der Korrelationskoeffizient mit der ursprünglichen 3 T Suszeptibilitätskarte war mit 0,93 bei CycleGAN höher als bei UNET (0,86). Im dritten Projekt eignete sich das UNET im Vergleich zu einer konventionellen Methode mit Fett-Wasser-Trennung am besten, um möglichst artefaktfreie und hochqualitative Suszeptibilitätskarten in unter 10 s zu rekonstruieren, und die quadratische Mittelwertabweichung in synthetischen Daten war mit 0,123 ppm weniger als halb so gering wie bei der konventionellen Methode (0,292 ppm). Zudem zeigte sich beim UNET optisch die beste Übereinstimmung bei I-125 Seeds eines Patienten, welcher eine Brachytherapie erhielt, mit den Bildern einer Computertomografieaufnahme. Im vierten Projekt, dem Vergleich einer atlasbasierten Methode mit einer manuellen Segmentierung, wurde für alle Gehirnregionen ein mittlerer Dice-Koeffizient von 0,73 zwischen den beiden Methoden berechnet. Bei den Gruppenunterschieden in den einzelnen Gehirnregionen ergaben sich die gleichen signifikanten Unterschiede bei beiden Methoden, und die Fläche unter der Kurve war bei der atlasbasierten Methode meist nur minimal geringer (durchschnittlich 0,03 bei der Differenzierung zwischen MSA und den gesunden Kontrollen).
Schlussfolgerungen und Diskussion:
Die Mittelung von Suszeptibilitätskarten war im Vergleich der beiden Echozeitkombinationsmethoden am besten (bessere Bewertung und höherer Korrelationskoeffizient zwischen 3 T und 7 T), sodass diese Methode in den folgenden Projekten verwendet wurde. Um ein smartes Entrauschen durch Deep Learning zu erreichen, wird von den hier untersuchten Methoden je nach Anwendung das UNET oder das CycleGAN empfohlen, da diese am besten bewertet wurden und eine hohe Korrelation mit den 3 T Daten aufwiesen. Ein UNET eignet sich auch sehr gut, um in Anwesenheit von Fett Suszeptibilitätskarten des Beckens und des Knies zu erzeugen, und kann potentiell bei der Identifikation von I-125 Seeds in der Prostata als automatisierte Alternative, welche ohne den Einsatz von ionisierender Strahlung auskommt, zu konventionellen Methoden angewandt werden. Die atlasbasierte Auswertungsmethode ist eine gute Methode, um mit nur geringem manuellem Segmentierungsaufwand bei fast gleicher Sensitivität und Spezifität im Vergleich zu einer manuellen Segmentierung eine Studie zur Differenzierung von MSA und Parkinson auszuwerten und dabei systematische Fehler zu minimieren und flexible Definitionen der anatomischen Regionen innerhalb des Studienverlaufs zu ermöglichen.
This Festschrift celebrates the contributions of Joachim C. Brunstein to motivation studies, personality psychology, and the science of self- and co-regulated learning in the classroom. In six chapters, colleagues and former students explore some of the ways in which Brunstein’s work has fostered a better understanding of human goal striving, implicit motivational needs, how subjective well-being is shaped by the interplay between personal goals and implicit motives, and collaborative and self-regulated learning at school. The Festschrift also provides in-depth accounts of how Brunstein’s research interests came about and developed over the course of his career.
In this thesis, we investigate how digital evidence can lose trustworthiness and how trustworthiness can be established. Digital evidence can lose trustworthiness if certain properties of trustworthy evidence are no longer fulfilled for some reason. For example, if the provenance of the evidence cannot be traced back or if the evidence collection process is nontransparent, the trustworthiness of the evidence can suffer. Digital evidence can also lose its trustworthiness if the evidence becomes (partially or fully) unreliable because of evidence tampering.
Therefore, we study the loss of trustworthiness through digital evidence tampering by conducting two studies on main memory and browser evidence tampering. Both studies consist of a part conducted with graduate-level students and a second part conducted with teams of professionals. In the part conducted with students, the participants must tamper with the evidence so that an investigator would reach a certain conclusion. Afterward, the students have to analyze a given evidence dump and decide whether it was tampered with or not. Thus, we gain knowledge about how digital evidence tampering can be detected. We repeat the analysis part with teams of professionals in order to study the effect of training and repetition.
Since the trustworthiness of digital evidence can also suffer if the collection process is unclear or incomplete, we study the effect of ambiguous file system structures on common forensic analysis tools and the quality of their analysis results. We show that it is possible to create ambiguous file system partitions, i.e., to create a partition containing several fully functional file systems. Finally, we present four examples where we integrate several file systems into each other. We use these examples to test how common forensic analysis tools handle such ambiguities and whether this leads to a loss of trustworthiness. In addition, we describe how ambiguous file system partitions can be detected and how they should be handled.
Establishing the provenance of digital evidence is essential for forensic purposes; without it, no statement can be made about how data got onto a storage device. Poor sanitization practices have been reported for second-hand HDDs a long time ago, but recently it has also been reported that data from previous owners could be found on newly purchased storage devices based on flash technology. It appears that the problem stems from poor, or absent, data sanitization practices during informal NAND flash chip recycling. This has a major impact on the trustworthiness of digital evidence as it can lead to situations where the provenance of found data becomes unclear. Therefore, we conducted the first large-scale study on newly purchased USB drives containing old data originating from NAND flash chip recycling. We forensically analyzed 1,211 low-cost USB drives purchased from Chinese suppliers and 435 higher-priced branded USB drives from German suppliers to assess the risk of finding data originating from chip recycling.
Furthermore, we developed a formal model, called LAYR, that can be used to establish trustworthiness, improve forensic analysis results, and combine different forensic analysis and reconstruction techniques in novel ways. The model formalizes the interpretation and analysis of data across several different abstraction layers and uses the insights we gained from studying the loss of trustworthiness to create a traceable, transparent, and repeatable digital evidence analysis and collection process.
Chronic lymphocytic leukemia (CLL), leukemia with the highest incidence amongst adults in Western countries, is characterized by the expansion and accumulation of malignant B cell clones in the peripheral blood (PB) and lymphoid tissues. Nowadays, the front-line treatment is the use of targeted therapies, including Bruton’s tyrosine kinase (BTK) and phosphoinositide 3-kinase (PI3K) inhibitors. In addition, CLL was one of the first malignancies where chimeric antigen receptor (CAR) T cells were used. Despite the wide variety of treatment regimens, CLL remains incurable. Among the underlying reasons are the protective tumor microenvironment (TME), where CLL cells establish interactions with other cell types to support their growth, and the immunocompromised T cell compartment. One of the most studied characteristics of the T cell compartment is the enrichment of highly differentiated T cells and the “pseudo-exhaustion” phenomenon, where T cells display increased expression of exhaustion markers and impaired cytotoxic activity but retain their ability to secrete cytokines. Given the well- established link between T cell differentiation and metabolism, and the lack of studies in this regard in the context of CLL, we sought out to study potential metabolic alterations that T cells might undergo during disease onset and progression. Using human CLL samples and two CLL murine models, we observed that T cells undergo metabolic activation during early disease, which can most likely be attributed to (hyper-)activation of the PI3K/AKT/mTOR pathway. However, at advanced disease stages, defined as a frequency of >80% CLL cells among circulating mononuclear cells, T cells failed to maintain the previously observed enhanced metabolic activity while entering a rather exhausted state. At this time point, metabolic dysfunction was mostly evidenced by impaired mitochondrial fitness. We hypothesized that this metabolic exhaustion is driven by the constant antigen presentation caused by the high CLL burden and, at least in part, by the high uptake of lipids, which have the potential to induce mitochondrial dysfunction and lipotoxicity. Given these premises, we propose a mechanism to prevent T cell hyperactivation and to enhance mitochondrial fitness during disease progression. To do so, we treated T cells with short-chain fatty acids (SCFAs), known to activate the AMPK/PGC1/PPAR pathway. In contrast to the PI3K/AKT/mTOR pathway, which supports effector T cell differentiation by inducing aerobic glycolysis, AMPK rather supports oxidative phosphorylation and memory-like properties. In fact, we observed that SCFAs restored mitochondrial fitness even in presence of high CLL burden. Many advances still need to be made regarding SCFAs and their clinical application. However, we believe in their potential to restore T cell mitochondrial fitness in the context of CLL and likely other diseases where T cells undergo similar metabolic alterations.
Rheumatoid arthritis (RA) is an inflammatory autoimmune disease that leads to joint inflammation and disability. Although research has advanced our understanding of RA, the exact cause is still unknown, and only a few patients achieve sustained remission. Autoantibodies, such as rheumatoid factor (RF) and anti-citrullinated protein antibodies (ACPAs), are present in the blood of around 60% of RA patients, often appearing years before disease onset. Individuals with detectable RF and/or ACPAs but no clinical symptoms have an increased risk of developing RA. It is speculated that autoantibody production, which targets the synovium, the affected tissue in RA, may be initiated outside the synovium. Lymph nodes (LN) play a crucial role in initiating adaptive immune responses and maintaining self-tolerance. As potential sites for autoantibody production, alterations within the LN may contribute to the loss of tolerance and the development of autoimmune diseases like RA. The objective of this study was to investigate the role of CCL19+ lymph node stromal cells (LNSC) in the development of arthritis. Spatiotemporal depletion of CCL19+ LNSCs in the popliteal lymph node (pLN) prior to the onset of collagen-induced arthritis (CIA) using Ccl19-Cre x iDTR mice significantly reduced disease severity. Spatiotemporal treatment with recombinant CCL19-IgG, injected locally in the footpad, confirmed the results and emphasized the importance of lymphocyte migration to and from the draining lymph nodes. mRNA sequencing analyses revealed that CCL19+ LNSCs downregulate the expression of tropomyosin receptor kinase (Trk) A just before disease onset. In in vitro co-culture assays, blocking TrkA in LNSCs resulted in increased T cell proliferation. Moreover, local treatment with a TrkA inhibitor exacerbated arthritis scores.
In conclusion, the study demonstrated the crucial involvement of CCL19+ LNSCs in the development of inflammatory arthritis. Targeting these cells via Trk could potentially serve as a therapeutic approach to prevent arthritis in at-risk patients. These findings shed light on the underlying mechanisms of arthritis onset and suggest novel avenues for intervention in the disease.
Abstract: Hintergrund und Ziele Obwohl ICIs bei NSCLC große Erfolge erzielt haben, ist wenig über die Beziehung zwischen dem PD-L1-Expressionsstatus und F18-FDG-PET/CT-Radiomics bekannt. Mit einer höheren Mutationsrate beim Lungenadenokarzinom scheint KRAS seit kurzem medikamentenfähig zu sein. Im Hintergrund der Präzisionsmedizin wird dem klinischen Vorhersagemodell durch die Kombination von F18-FDG-PET-Radiomics, KRAS-Mutationsergebnissen und künstlicher Intelligenz mehr Aufmerksamkeit geschenkt. Diese Forschung wurde durchgeführt, um die Korrelationen zwischen ihnen zu untersuchen. Methoden Geeignete Patienten wurden rückwirkend für die beiden Themen ausgewählt. LIFEx, 3D-Slicer und Pyradiomics wurden verwendet, um den Tumor zu segmentieren und radiomische Merkmale zu extrahieren. In der Studie für PD-L1 wurden eine univariate Analyse und eine multivariate logistische Regression verwendet, um unabhängige Prädiktoren für den PD-L1-Expressionsstatus bei NSCLC und Adenokarzinom separat zu finden. Die Fläche unter der Kurve (AUC) von Receiver Operating Characteristic (ROC)-Kurven wurde verwendet, um die Fähigkeit von Variablen und ihre Kombination bei der Vorhersage der PD-L1-Expression zu vergleichen. In der Studie zur Vorhersage der KRAS-Mutation wurden Datensätze zufällig in drei Untergruppen aufgeteilt, einen Trainingssatz, einen Validierungssatz und einen Testsatz. Die Merkmalsauswahl wurde durch den Mann-Whitney-U-Test, den Spearman Rangkorrelationskoeffizienten und RFE durchgeführt. Die logistische Regression wurde verwendet, um Vorhersagemodelle zu erstellen. Dann wurden die Modelle durch ROC-Kurven verglichen und durch Kalibrierungsplots und DCA-Kurven bewertet und durch Nomogramm dargestellt. Ergebnisse und Beobactungen Von 58 NSCLC-Patienten wurden 41 als Adenokarzinom diagnostiziert. Keine der klinisch pathologischen Variablen korrelierte mit der PD-L1-Expression in den beiden Gruppen. In der multivariaten logistischen Regression wird das PET-Radiomic-Merkmal GLRLM_LGRE (Odds Rate (OR): 0,300 vs. 0,114, 95 % Konfidenzintervall (KI): 0,096–0,931 vs. 0,021–0,616, bei NSCLC bzw. Adenokarzinom) und das CT-Radiomic-Merkmal GLZLM_SZE (OR : 3,338 vs. 7,504, 95 %-KI: 1,074–10,375 vs. 1,382–40,755, bei NSCLC bzw. Adenokarzinom) waren unabhängige Prädiktoren für den PD-L1-Status. Nach Anpassung von Geschlecht und Histologie in der gesamten NSCLC-Gruppe blieb das PET-Radiomic-Merkmal GLRLM_LGRE (OR: 0,282, 95 %-KI: 0,085–0,936) ein unabhängiger Prädiktor für den PD-L1-Status. Bei Anpassung an das Geschlecht in der Adenokarzinomgruppe blieben das PET-Radiomic-Merkmal GLRLM_LGRE (OR: 0,115, 95 %-KI: 0,021–0,631) und das CT-Radiomic-Merkmal GLZLM_SZE (OR: 7,343, 95 %-KI: 1,285–41,965) mit der PD-L1-Expression assoziiert. 163 Vorhersagemodelle wurden gemäß jeder ursprünglichen Merkmalsgruppe und ihren Kombinationen erstellt. Nach Modellvergleichen wurde das Modell mit den höchsten Vorhersagefähigkeiten einschließlich wHLH_fo_IR, wHLH_glrlm_SRHGLE, wHLH_glszm_SAHGLE und Rauchergeschichte identifiziert. Das Modell erreichte AUCs von 0,731 (95 % KI: 0,619–0,843), 0,750 (95 % KI: 0,248–1,000) und 0,750 (95 % KI: 0,448–1,000) im Training, der Validierung und den Testsätzen. beziehungsweise. Die Kalibrierung zeigte keinen Unterschied zwischen beobachteten und vorhergesagten Werten in den beiden Datensätzen (P = 0,377 und 0,861). DCA-Kurven unseres Modells zeigten eine höhere Leistung in Abhängigkeit von der KRAS-Mutationsrate. Schlussfolgrungen NSCLC mit PD-L1-Expression zeigen eine höhere Tumorheterogenität, und einzelne heterogenitätsbezogene 18F-FDG-PET-und CT-Radiomic-Merkmale zeigten eine gute Fähigkeit, den PD-L1-Expressionsstatus nicht-invasiv vorherzusagen. Unser Modell, das PET-Radiomics und maschinelles Lernen kombiniert, zeigte eine vielversprechende Fähigkeit, den KRAS-Mutationsstatus bei therapienaiven Lungenadenokarzinomen vorherzusagen. Es könnte ein hilfreiches klinisches Werkzeug sein, um den KRAS-Mutationsstatus zusätzlich zur Biopsie-Probenahme nicht-invasiv zu untersuchen.
Long-time dynamics with ultrafast resolution in correlated electrons and electron-lattice systems
(2023)
The ultrafast time-evolution of the electronic structure in correlated
solids is often intertwined with the dynamics of the crystal lattice,
collective orders, or slow electronic variables such as non-thermal band
occupations, which might be orders of magnitude slower than the
intrinsic femtosecond electronic timescale. It is the interplay between
the electrons and the other degrees of freedom in solids, as well as the
interactions of the electrons among themselves, that leads to many
of the fascinating phenomena that are observed in condensed matter
using ultrafast time-resolved spectroscopies. Photoinduced insulator-to-
metal transitions in correlated Mott insulators, pump-induced melting
and recovery of charge density waves and non-thermal transitions to
inhomogeneously disordered and metastable states, represent just a few
examples. A better understanding of the non-trivial relaxation pathways
of electronic and structural degrees of freedom in these systems may
lead to new concepts for the description and manipulation of complex
materials. Here we report the microscopic theories and the numerical
methods that we developed to simulate the full thermalization dynamics
of strongly correlated electrons and coupled electron-lattice systems
that takes place on the slow timescales, while still taking into account
accurately the fast electronic degrees of freedom.
The interacting time-dependent Green’s function defined on the Keldysh
contour contains the full complexity of the nonequilibrium many-
body problem for the electronic degrees of freedom; its time evolution
is determined by the solution of the differo-integral Kadanoff-Baym
equations (KBEs). Through a controlled truncation of the memory
integrals in the KBEs, we can simulate both the fast prethermalization
and the slow relaxation dynamics in the paramagnetic and the symmetry-
broken antiferromagnetic Hubbard model. Afterwards, we discuss a
quantum Boltzmann equation (QBE) which only assumes a separation
of timescales, but is based on a non-perturbative scattering integral, and
makes no assumption on the spectral function such as the quasiparticle
approximation. In particular, a scattering integral corresponding to
nonequilibrium dynamical mean-field theory (DMFT) is evaluated in
terms of an Anderson impurity model in a nonequilibrium steady
state with prescribed distribution functions. With this, we successfully simulate the relaxation dynamics, following an interaction quench, of
a strongly correlated metal in the vicinity of the Mott transition in the
Hubbard model. In the second part of the dissertation, we discuss a
semiclassical approach to treat the coupled electron-phonon dynamics.
The effect of electronic fluctuations on the phonon is kept beyond
Ehrenfest dynamics, leading to a stochastic phonon evolution with
damping and noise terms that are self-consistently determined by the
electronic correlation functions in the fluctuating phonon field. We
benchmark results for the Anderson-Holstein model against numerically
exact quantum Monte Carlo data, and we find good agreement for the
phonon distribution function at temperatures comparable to the charge
ordering temperature. Together with a solution of the electronic model
based on the non-perturbative quantum Boltzmann equation, and with
a non-equilibrium generalization of statistical DMFT, we exploit the
semiclassical approach to address the coupled electron-lattice dynamics
in a photo-induced charge density wave transition in the Holstein model.
We simulate an ultrafast inhomogeneously disordered state where the
non-thermal order parameter on the lattice shows a spatial bimodal
distribution that cannot be described by the small Gaussian fluctuations
around the average taken into account in macroscopic theories like the
Ginzburg-Landau theory.
Even nowadays, people have only a very limited understanding about animal communication. Scientists are still far from identifying statistically relevant, animal-specific, and recurring linguistic paradigms. However, combined with the associated situation-specific behavioral observations, these patterns represent an indispensable basis for decoding animal communication. In order to derive statistically significant communicative and behavioral hypotheses, sufficiently large audiovisual data volumes are essential covering the animal-specific communicative and behavioral repertoire in a representative, natural, and realistic
manner. Hence, passive audiovisual monitoring techniques are increasingly deployed to obtain more natural insights, since the recording is performed in an unobtrusive fashion to minimize disruptive factors and simultaneously maximizing the probability of observing the entire inventory of natural communicative and behavioral paradigms in adequate numbers. Nevertheless, time- and human-resource constraints hamper scientists to efficiently process large-scale noise-heavy data archives, incorporating massive amounts of hidden audiovisual information, to derive an overall and bigger picture about animal linguistics. Thus, in
order to perform a deep and detailed data analysis to derive real-world representations, the support of machine-based data-driven algorithms is a fundamental prerequisite. In the scope of this doctoral thesis, a hybrid approach between machine (deep) learning and animal bioacoustics is presented, applying a wide variety of different and novel algorithms to analyze large-scale, noise-heavy, audiovisual, and animal-specific data repositories in order to provide completely new insights into the field of animal linguistics. Due to their complex social, communicative, and cognitive abilities, the largest member of the dolphin family – the killer whale (Orcinus orca) – was chosen as target species and prototype for this study. In northern British Columbia one of the largest animal-specific bioacoustic archives – the Orchive – was acquired by the OrcaLab and used as major data foundation, further extended by additional acoustic and behavioral data material, collected during project-internal fieldwork expeditions along the West Coast of Canada in 2017, 2018, 2019, and 2022. A broad spectrum of publicly available deep learning-based algorithms is presented, originally developed on killer whales, but also transferable to other vocalizing animal species, while addressing the following essential acoustic and image-related biological research questions: (1) signal segmentation – robust, efficient, and fully-automated detection of killer whale sound types,
(2) sound denoising – signal enhancement of diverse killer whale vocalizations, (3) call type identification – supervised, semi-supervised, and unsupervised deep architectures to recognize vocal killer whale paradigms, (4) sound type separation – signal segregation of overlapping killer whale vocalizations, (5) individual recognition – image-based deep learning framework to identify killer whale individuals, (6) sound source localization – underwater identification of vocalizing killer whale individuals, (7) signal generation – artificial and representative killer whale signal production, and (8) animal independence – adaption and generalization of developed killer whale-related deep learning concepts to other species-specific bioacoustic data volumes. All the inventive and publicly available machine (deep) learning frameworks
demonstrate auspicious results and provide totally unprecedented analysis techniques, facilitating more profound interpretations of massive, animal-specific, and audiovisual data volumes, all together building the imperative foundation to significantly push not only the communicative and behavioral understanding of killer whales, but the entire research field of animal bioacoustics and linguistics.
Three-dimensional positional changes of the temporomandibular joint after mandible reconstruction using microvascular fibula flaps were investigated in 58 patients. The results of preoperative virtually planned surgery, intraoperative resection- and cutting-guided surgery, and non-guided surgery were compared. Pre- and postoperative computed tomography data of each patient were processed and superimposed digitally. The condyle deviations and rotations along the axes and planes of the skull, as well as Euclidean distances, were determined. Reliability analyses, descriptive statistics, and non-parametric tests were performed with the alpha level set at P = 0.05. Reliability proved to be excellent for all variables. The median Euclidean distance was 2.07 mm for the left condyle and 2.11 mm for the right condyle. Deviations of ≥ 10 mm occurred in nine (16%) cases. The maximum deviation occurred in the horizontal plane and the least deviation in the sagittal plane. Median rotation was ≤ 1.4° around all axes. The condylar displacements did not differ significantly between the different surgical techniques investigated. The three-dimensional measurement method applied is highly reliable for evaluating the three-dimensional condylar position after mandibular reconstruction.
Ungefähr 5 % der weltweiten Bevölkerung leiden unter Schwerhörigkeit, eine Krankheit, die zu vielfältigen Komorbiditäten führt. Beispielsweise leiden Patienten mit einer Schwerhörigkeit zunehmend unter Kommunikationsdefiziten mit zunehmendem Rückzug aus der Gesellschaft, an einem Bildungsdefizit oder unter einer klinischen Depression. Um die weitere Erforschung von zugrundeliegenden Pathophysiologien zu erleichtern, wurde in dieser Arbeit ein neues Verfahren zur objektiven Auswertung von Hirnstammpotentialen und lokalen Feldpotentialen untersucht und die zwei verschiedenen Messungen neuronaler Aktivität sowohl qualitativ als auch quantitativ miteinander verglichen. Die Methode wurde von Wissenschaftlern der Experimentellen HNO-Heilkunde der HNO-Klinik (Universitätsklinikum Erlangen, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg) entwickelt und hier an bereits vorhandenen Rohdaten von Hirnstammaudiometrien (brainstem evoked response audiometry, BERA) und lokalen Feldpotentialmessungen (local field potentials, LFP) angewendet. Die Daten stammen von der Mongolischen Wüstenrennmaus (Meriones unguiculatus). Die Untersuchungen erfolgten jeweils vor und nach dem Setzen eines Hörtraumas im Bereich von 2 kHz.
Es zeigten sich deutliche quantitative Unterschiede zwischen den beiden Datenkonvoluten. Bei den BERA-Daten ergab sich eine 5 % Hörschwelle von 24 dB SPL in einem Frequenzbereich von 1000 – 2828 Hz. Die LFP-Daten erbrachten im selben Frequenzbereich eine Schwelle von 36 dB SPL. Ein weiterer Aspekt dieses Vergleichs stellt die Analyse des Effektes des Hörtraumas dar. Bei den BERA-Daten zeigt sich im Bereich des gesetzten Traumas eine Verschiebung der Schwelle um 6 dB. Bei den LFP-Daten nur von 4 dB im selben Frequenzbereich. Quantitativ zeigen die BERA-Messungen einen höheren dynamischen Bereich als die LFP-Daten. Die BERA-Daten haben im Mittel einen Wert von 72 dB. Dem gegenüber stehen die LFP-Daten mit einem durchschnittlichen Wert von 32 dB. Durch diesen direkten Vergleich zwischen Hirnstamm (BERA) und auditorischem Kortex (LFP) könnten zukünftig neue Therapieansätze zur Behandlung der Schwerhörigkeit entwickelt werden.
Des Weiteren erfolgte die Analyse der logistischen Funktion mit deren Hilfe die Schwellenwerte bestimmt werden. Es zeigte sich, dass sich nach Setzen des Hörtraumas die Steigung der Funktion bei den BERA-Daten verändert. Im Vergleich dazu konnte diese Veränderung bei den LFP-Daten nicht dargestellt werden. Dieser Aspekt kann in zukünftige wissenschaftliche Arbeiten weiter untersucht werden.
Die Rolle des CMV-Chemokinrezeptors M33 bei der Abstoßung eines Tracheatransplantates im Mausmodell
(2023)
Hintergrund und Ziele:
Die verschiedenen Formen der chronischen Funktionsstörung eines Lungentransplantates (Chronic Lung Allograft Dysfunction, CLAD) als klinische oder histologische Manifestation einer chronischen Abstoßung stellen den limitierenden Faktor für das Langzeitüberleben nach Lungentransplantation dar. Die am besten untersuchte Entität der chronischen Abstoßung ist hierbei die Bronchiolitis Obliterans (BO), welche durch eine narbige Obliteration der kleinen Atemwege charakterisiert ist. Die Therapieoptionen sind bis heute limitiert und wenig spezifisch. In verschiedenen Studien stellte sich eine Infektion mit dem Cytomegalovirus (CMV) als eigenständiger Risikofaktor für die Ausbildung einer chronischen Abstoßung heraus. Der virale G-Protein gekoppelte Chemokinrezeptor M33 des murinen (Maus-) CMV wurde als obligat für die Etablierung einer Infektion und Aufrechterhaltung einer persistenten Replikation in den Speicheldrüsen identifiziert. Vor dem Hintergrund seiner entscheidenden Rolle für die Ausbildung einer persistenten Infektion soll der M33-Rezeptor in dieser Studie hinsichtlich seines Einflusses auf die Ausbildung einer chronischen Abstoßung im murinen Tracheentransplantationsmodell analysiert werden.
Methoden:
Die Tracheentransplantation wurde mit C.B10-2b/LilMcdJ-Mäusen als Spendern und BALB/c-Mäusen als Empfängern durchgeführt. Zwischen beiden Stämmen besteht ein einzelner MHC Klasse I Mismatch. Es wurden zwei verschiedene Virusstämme hinsichtlich einer Transplantatabstoßung analysiert: ein Wildtyp (WT) Virusstamm und ein M33-deletierter (delM33) Stamm. Die Mäuse wurden zu verschiedenen Zeitpunkten infiziert, die die möglichen Konstellationen des Rezipient (R)-Donor (D)-Serostatus nachempfinden: 7 d prä-OP (R+/D-), 7 d post-OP (R-/D+) und 7 d prä- und post-OP (R+/D+). Die Transplantate wurden an Tag 37 nach Transplantation entnommen, um histologische, morphometrische und Immunfluoreszenz-Analysen durchzuführen. Für die Analyse der Zytokin-Produktion anhand von quantitativer Real-time PCR (qRT-PCR) wurden die entsprechenden Transplantate an Tag 21 nach Transplantation entnommen.
Ergebnisse und Beobachtungen:
Die histologischen Analysen ergaben eine vermehrte Abstoßung der Transplantate in WT-infizierten Mäusen im Vergleich zu nicht infizierten Tieren, was sich anhand eines verminderten Epithelium/Lamina propria-Quotient (ELR) definierte (0,46 ± 0,07 [WT post] vs. 0,66 ± 0,1 [non-inf]; p ≤ 0.05). Zudem konnte eine signifikant (p ≤ 0.05) geringere Abstoßung in den delM33-infizierten Gruppen (0,67 ± 0,04 [delM33 post]) im Vergleich zu den WT-infizierten Gruppen gesehen werden. Beim Vergleich der verschiedenen Infektionszeitpunkte war eine signifikant (p ≤ 0.05) geringere Abstoßung der prä- (0,56 ± 0,08 [WT pre]) gegenüber der post-infizierten Gruppen ersichtlich. Analysen der beteiligten Entzündungszellen zeigten eine signifikant erhöhte Infiltration von CD8+ T-Zellen in die Transplantate WT-infizierter Tiere im Vergleich zu den Transplantaten von del33-infizierten oder nicht infizierten Tieren (43,8 ± 4,4 % [WT post] vs. 29,1 ± 5,4 % [non-inf]; p ≤ 0.01; vs. 34,0 ± 5,0 % [delM33 post]; p ≤ 0.05). Die Daten der Genexpression fanden sich konkordant mit den immunhistologischen Ergebnissen.
Schlussfolgerungen:
Die erhobenen Daten zeigten, dass eine Infektion mit dem murinen CMV (MCMV) zu einer vermehrten chronischen Abstoßung des Tracheatransplantates führte. Durch die Deletion des M33 Rezeptors konnte die Abstoßung signifikant vermindert werden. Zudem hatte der R-D-Serostatus einen Einfluss auf das Ausmaß der Abstoßung in diesem murinen Tracheentransplantationsmodell. Die Ergebnisse dieser Arbeit bestätigen den Einfluss von CMV auf die Entstehung einer chronischen Abstoßung nach Lungentransplantation. Es bleibt zu untersuchen, ob der humane Homolog-Rezeptor US28 eine ähnliche Bedeutung besitzt und sich hieraus neue Therapieoptionen ergeben.
Rapid technological progress offers opportunities that were unthinkable a few years ago. Sophisticated solutions may utilize a variety of domain-specific characteristics or benefit from synergy effects, when addressing cross-domain problems. As mobility is a basic need, it is an important representative for this development. For instance, technologies are subject to research that are aiming to strengthen road safety by exchanging information between traffic participants and/or the infrastructure. Hence, traffic and communication represent one example for a beneficial combination of domains. The Modeling and Simulation (M&S) of inventions in such fields can be very helpful throughout the development phase, but also while operating such systems. However, with an increasing number of involved subsystems of various kinds, the M&S is potentially also getting more and more complex.
In this thesis, we face existing challenges regarding the capabilities of current M&S approaches using a novel data-centric methodology. At first, current requirements towards simulation are identified. In that light, the potential weak spots of current methods, standards, and frameworks unveil. Based thereon, a main part of this thesis is to design a new coupling approach that bridges the depicted gap. This is done by developing a layered architecture that covers all parts that are necessary to support the heterogeneous stakeholders of modern simulation studies. In an infrastructural layer, the communication between components and the storage of simulation related data is devised. A second layer is covering all tasks that are related to the coupling of various components, while aiming for reusability and reproducibility. Finally, an application layer at the top is offering the capabilities to use the developed concepts in form of a M&S service.
In a second part, the approach is applied to the field of traffic simulation. By doing so, we show the practicability of our approach and demonstrate its capabilities to enable distributed simulations, multi-level simulations, and cross-domain simulations. Moreover, we present the feasible ingestion of external data into running simulations, the simulative enrichment of data, and the reuse of existing simulation data for new studies.
Purpose: Improvements of heat-delivery systems have led to hyperthermia (HT) being increasingly recognized as an adjunct treatment modality also for brain tumors. But how HT affects the immune phenotype of glioblastoma cells is only scarcely known.
Materials and methods: We therefore investigated the effect of in vitro HT, radiotherapy (RT), and the combination of both (RHT) on cell death modalities, immune checkpoint molecule (ICM) expression and release of the danger signal HSP70 of two human glioblastoma cell lines (U87 and U251) by using multicolor flow cytometry and ELISA. Hyperthermia was performed once or twice for 60-minute sessions reaching temperatures of 39 °C, 41 °C, and 44 °C, respectively. RT was administered with 5 x 2 Gy.
Results: A hyperthermia chamber for cell culture t-flasks regulating the temperature via a contact sensor was developed. While the glioblastoma cells were rather radioresistant, particularly in U251 cells, the combination of RT with HT significantly increased the percentage of apoptotic and necrotic cells for all temperatures examined and for both, single and double HT application. In line with that, an increased release of HSP 70 was seen only in U251 cells, mainly following treatment with HT at temperatures of 44 °C alone or in combination with RT. In contrast, immune suppressive (PD-L1, PD-L2, HVEM) and immune stimulatory (ICOS-L, CD137-L and Ox40-L) ICMs were significantly increased mostly on U87 cells, and particularly after RHT with 41 °C.
Conclusions: Individual assessment of the glioblastoma immune cell phenotype with regard to the planned treatment is mandatory to optimize multimodal radio-immunotherapy protocols including HT.
Hintergrund und Ziele:
Die nicht invasive Beatmung stellt eine zentrale Behandlungsmethode der akuten re-spiratorischen Insuffizienz dar. Bisher gibt es keine Prävalenzdaten zu den Vorhal-tungen dieser Beatmungstherapie in Deutschland und in deutschen Notaufnahmen. Das Ziel der vorliegenden wissenschaftlichen Arbeit ist es, die Prävalenz der nicht-invasiven Beatmung (non-invasive ventilation, NIV) in deutschen Notaufnahmen zu evaluieren.
Methoden:
Hierzu wurde ein Notaufnahmeverzeichnis recherchiert und ein Online Fragebogen entwickelt, der dann in einer bundesweiten Befragung an ein Viertel aller deutschen Notaufnahmen im Zeitraum von September bis Oktober 2017 versandt wurde. Der Fragebogen enthielt 62 Items, die in 5 Kategorien gegliedert wurden: Organisatori-sches, NIV-Verfügbarkeit, Anwendung, NIV bei Patienten mit AECOPD (akute Exa-cerbation einer chronisch obstruktiven Lungenerkrankung), NIV bei Patienten mit ACPE (acute cardiogenic pulmonary edema; kardial bedingtes Lungenödem).
Ergebnisse:
Die Rücklaufquote lag bei 125 Notaufnahmen (knapp 50%), die zusammen eine jähr-liche Patientenzahl von 5 Millionen aufweisen können.
Über alle Versorgungsstufen hinweg können über 80% der Teilnehmer NIV in ihren Notaufnahmen anbieten, über die Hälfte von ihnen haben NIV in den letzten fünf Jah-ren eingeführt. Durchschnittlich werden über 120 NIV-Therapien jährlich pro Notauf-nahme durchgeführt.
Die beiden Hauptindikationen für diese Beatmungsform sind die AECOPD und das ACPE . An dritter Stelle wird die ambulant erworbene Pneumonie genannt.
Die Zuständigkeit für die Respiratoreinstellungen liegt meist beim Arzt, jedoch ist in knapp einem Viertel der Fälle das Pflegepersonal der Notaufnahme ebenfalls mit die-ser Aufgabe betraut.
Als Begleitmedikation zur NIV-Therapie wird von knapp 80% der Teilnehmer Sedie-rung angewendet. Mit Abstand am häufigsten wird Morphin verwendet, als zweithäu-figstes Medikament wird Midazolam gewählt. Diagnosenspezifische Sedierung spielt nur eine untergeordnete Rolle, signifikante Unterschiede zeigen sich lediglich für Ketanest, als Sedativum für Patienten mit AECOPD, und für Fentanyl, als Sedativum für Patienten mit ACPE. Eine Bronchodilatation wird in einem Großteil der Fälle mit-tels Salbutamol erreicht.
Die Akzeptanz von NIV ist in der Berufsgruppe der Chef- / Oberärzte der Notaufnah-me am höchsten, unter den Rotationsassistenten zeigt sich eine niedrige Akzeptanz.
Qualitätssicherungsmaßnahmen werden von knapp 40% der Teilnehmer nicht durch-geführt, standardisierte Verfahrensanweisungen für NIV sind in weniger als der Hälf-te der Notaufnahmen vorhanden.
Diskussion:
Trotz einem derzeitigen NIV-Beatmungsanteil von 40% in deutschen Notaufnahmen fehlen für dieses spezielle Setting Anwendungsstudien. Die heterogene Sichtweise der Teilnehmer bezüglich der Indikations- und Kontraindikationsstellung von NIV ver-deutlicht diese Aussage.
Zudem müssen in deutlich größerem Umfang und in einem höheren Maße an Stan-dardisierung Qualitätssicherungsmaßnahmen bezüglich NIV eingeführt werden.
Die Sedierung von NIV-Patienten wird weniger heterogen gehandhabt, jedoch lassen sich hier andere Empfehlungen als die gelebte Praxis treffen.
Man-made molecular communication (MC) systems are expected to revolutionize and complement traditional communication (TC) systems by broadening the scope of application areas and realizing man-made communications at nano-scale and short range macro-scale. In particular, unlike TC systems that convey information via electromagnetic waves, MC systems represent information via signaling molecules. MC systems can potentially encode information in the number, time of release, and type of signaling molecules. Futuristic applications of MC systems range from medical, health, and biological applications at nano-scale, e.g., target drug delivery, to environmental and industrial applications at macro-scale, e.g., detection and removal of contamination in the environment. The main objective of this dissertation is the accurate modeling of the components of MC systems, i.e., receiver, channel, and transmitter, while taking the characteristics of these components at nano-scale into account. The second objective is to design and analyze multihop nano-networks.
Receiver Modeling: In the MC literature, very simple receiver models have proposed that barely account for the physical and chemical properties of the reception mechanisms that exist in nature. In this dissertation, inspired by reception mechanisms of natural cells, we developed a comprehensive receiver model, the so-called reactive receiver, which takes into account the interaction of signaling molecules and receptors on the surface of the receiver. We model ligand-receptor interaction as bimolecular second-order reversible reaction. This allows us to investigate the impact of the forward- and backward-reaction rate constants, the number and the size of the receptors, and the effect of receptor occupancy on the received signal.
Channel Modeling: Motivated by some of the applications of MC systems, such as target drug delivery and environmental monitoring, that require mobile MC transceivers, we establish a mathematical framework for modeling stochastic time- variant channels for mobile MC systems. In particular, we derive mathematical expressions for the mean, auto-correlation function (ACF), probability density function
(PDF), and cumulative distribution function (CDF) of the stochastic process describing the time-variant channel. We propose to employ these attributes for the design of MC systems. For instance, we show how the obtained CDF and PDF can be usedto evaluate the outage probability and to model outdated channel state information (CSI) in mobile MC systems.
Transmitter Modeling: Inspired by natural molecule harvesting mechanisms, e.g., neurotransmitter re-uptake in neurons, and their counterparts in TC systems, we propose a molecule harvesting transmitter model for MC systems. The proposed transmitter model has the following three major features: 1) Continuous release of signaling molecules; 2) hard sphere transmitter model; 3) harvesting signaling molecules. Features 1) and 2) relax the simplistic assumptions of impulsive release of signaling molecules and zero-dimensional point transmitter models, respectively, which are prevalent in the majority of the works in the MC literature. We show that feature 3), i.e., signaling molecule harvesting, has the benefits of reducing inter-symbol- interference (ISI) reduction, enabling transmitter-side CSI acquisition, and recycling of signaling molecules, for the design of MC systems.
Multi-hop Relaying: Most applications envisioned for artificial MC systems require the cooperation of several transmitter and receiver nodes at nano-scale. Motivated by this fact, we design and analyze multi-hop relaying in nano-networks. We propose decode-and-forward (DF) and amplify-and-forward (AF) relaying based on half-duplex and full-duplex transmission protocols at the relay nodes. We identify forward-ISI and backward-ISI as two performance bottlenecks that are unique to MC systems. Moreover, we propose several solutions to mitigate the effects of forward-ISI and backward-ISI such as adaptive threshold detection and half-duplex transmission schemes at the relay nodes.
We note the accuracy of all proposed models and analysis frameworks is verified by particle-based simulation of Brownian motion.