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Volumetric representations of autoradiographic and histological images gain ever more interest as a base to interpret data obtained with /spl mu/-imaging devices like microPET. Beyond supporting spatial orientation within rat brains especially autoradiographic images may serve as a base to quantitatively evaluate the complex uptake patterns of microPET studies with receptor ligands or tumor tracers. They may also serve for the development of rat brain atlases or data models, which can be explored during further image analysis or simulation studies. In all cases a consistent spatial representation of the rat brain, i.e. its anatomy and the corresponding quantitative uptake pattern, is required. This includes both, a restacking of the individual two-dimensional images and the exact registration of the respective volumes. We propose strategies how these volumes can be created in a consistent way and trying to limit the requirements on the circumstances during data acquisition, i.e. being independent from other sources like video imaging of the block face prior to cutting or high resolution micro-X-ray CT or micro MRI.

Durch das in Paris beschlossene Ziel, die globale mittlere Temperatur auf deutlich unter 2 Grad Celsius gegenüber dem vorindustriellen Niveau zu begrenzen, ist ein Ausstieg aus der Nutzung fossiler Energieträger und Rohstoffe bis zum Jahr 2050 notwendig (WBGU 2016). Daher hat sich die Bundesregierung das Ziel gesetzt, bis zur Mitte des Jahrhunderts eine weitgehende Treibhausgasneutralität zu erreichen. Hierzu ist neben einer Steigerung der Energieeffizienz in allen Sektoren ein Ausbau erneuerbaren Energien notwendig. Dies beinhaltet hauptsächlich den Zubau von Wind‐ und Solarstromanlagen. Somit gewinnt die Sektorkopplung immer mehr an Bedeutung und wird in Zukunft eine tragende Rolle für die Defossilisierung des Energiesystems spielen (BMUB 2016). Als zentrales Element der Sektorkopplung gilt Strom, der über Power‐to‐X (PtX) sowohl energetisch im Wärme‐, und Verkehrssektor als auch stofflich in der Industrie und vor allem im Chemiesektor eingesetzt werden kann (Ausfelder et al. 2018a). Im Rahmen des P2X‐Vorhabens der Kopernikus Forschungsinitiative wird die Sektorkopplung durch die Umwandlung von Strom mittels elektrochemischer Prozesse in stoffliche Ressourcen wie Wasserstoff, Synthesegas oder Kohlenstoffmonoxid untersucht. Der Schwerpunkt liegt auf der Betrachtung der Kopplung von Strom und Verkehr sowie Strom und Chemie und der Untersuchung von Prozessen und Pfaden, die aus ökologischer, ökonomischer und gesellschaftlicher Sicht vorteilhaft sind. Eine vergleichende Einordnung in den Gesamtkontext der Energiewende mit Abwägung zahlreicher Alternativen und Konkurrenztechnologien ist dort allerdings nicht vorgesehen. Zudem werden einige relevante PtX‐Technologien wie Power‐to‐Heat nicht betrachtet. Aus diesem Grund wurden in SPIKE ergänzende PtX‐Technologiepfade aus systemanalytischer Sicht untersucht. Dies sind Power‐to‐Heat (PtH) und Power‐to‐Gas (PtG) über Elektrolyse und optionaler anschließender Methanisierung sowie die Herstellung ausgewählter Pfade der strombasierten Herstellung von Produkten der energieintensiven Industrie. Ziel des Forschungsvorhabens war die Analyse von PtX‐Technologien und Pfaden, deren vergleichende Einordnung im Gesamtkontext der Energiewende sowie die Unterstützung des P2X Roadmapping Prozesses und die Ableitung von Handlungsempfehlungen. Ein besonderer Schwerpunkt lag auf dem Einsatz von PtX im Industriesektor. Für das Vorhaben wurden Arbeitspakete (AP) erstellt, die Untersuchungen zu Technologie, Potenzial, Ökonomie und Ökologie von PtH (AP 1), PtG (AP 2), Power‐to‐Ammoniak, Power‐to‐Ethen und Power‐to‐Propen (AP 3) umfassten. Daraus wurde in AP 4 ein Systemvergleich mit Einordnung von PtX in die Energiewende durchgeführt. Auf dieser Basis und der Identifizierung regulatorischer Rahmenbedingungen für PtX (AP 5) wurde das deutsche Energiesystem samt PtX‐Pfaden in einem Energiesystemmodell abgebildet (AP 6). Die Ergebnisse flossen in das Roadmapping ein (AP 7). Zudem erfolgte ein Austausch mit den Projektpartnern und das Verfassen wissenschaftlicher Abhandlungen (AP 8).

This paper presents a novel two-stage approach for computed tomography (CT) reconstruction, focusing on sparse-angle and low-dose setups to minimize radiation exposure while maintaining high image quality. Two-stage approaches consist of an initial reconstruction followed by a neural network for image refinement. In the initial reconstruction, we apply the backprojection (BP) instead of the traditional filtered backprojection (FBP). This enhances computational speed and offers potential advantages for more complex geometries, such as fan-beam and cone-beam CT. Additionally, BP addresses noise and artifacts in sparse-angle CT by leveraging its inherent noise-smoothing effect, which reduces streaking artifacts common in FBP reconstructions. For the second stage, we fine-tune the DRUNet proposed by Zhang et al. to further improve reconstruction quality. We call our method BP-DRUNet and evaluate its performance on a synthetically generated ellipsoid dataset alongside thewell-established LoDoPaBCT dataset. Our results show that BP-DRUNet produces competetive results in terms of PSNR and SSIM metrics compared to the FBP-based counterpart, FBPDRUNet, and delivers visually competitive results across all tested angular setups.