Technische Universität Dresden: Qucosa
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Artificial Intelligence to Improve the Defect Detection Capabilities of Ultrasonic Microscopy
No full textReliable non-destructive failure analysis techniques are essential for quality assurance and defect localization in the microelectronic components. Through ultrasound imaging, Scanning Acoustic Microscopy (SAM) has become a potential tool for analyzing the internal structures of opaque objects. Data loss is a significant challenge in SAM image analysis, especially when the examined interface is not flat. During image reconstruction, each signal information is converted into single image pixels, which compresses the entire information inside the signal. As a result, critical amplitude and phase information of the signal from each interface can be lost, significantly reducing the training accuracy of the data that needs to be analyzed. This study presents the capability of training a network with the whole signal information by applying machine learning (ML) and deep learning (DL) methods to signals from the SAM. Three approaches were discussed in this thesis successively, by enhancing the automation of feature extraction in each method, as the sample complexity increased. In the first method, the ML approach is done with manual feature extraction and labelling; in the second method, automated feature extraction using DL is employed with manual labelling; and in the third method, an autoencoder is used without labelling and manual feature extraction.
With the help of the SAM, a comprehensive signal collection with high-resolution signals is generated. In the first method of this research, manual feature extraction and the application of ML algorithms are emphasized. This stage confronts the challenge of creating and labelling a suitable dataset from a vast array of signal data obtained from SAM. By extracting feature vectors from the labeled signals, the potential of combining SAM with ML algorithms, such as Gaussian Naive Bayes and Support Vector Machines in classifying defects is analyzed. These experiments demonstrate the potential of signal-based analysis for defect identification and vital new information about how machine learning techniques can improve defect detection accuracy. This approach of feature extraction and training using ML classifiers is time-consuming and exhausting, even if the classification results of the network on the test or validation dataset are reasonable. To process vast amounts of data more quickly, deep learning models are used that make use of parallel computing and GPU acceleration. In addition, deep learning architectures, such as Convolutional Neural Networks (CNN), are designed to consider the spatial dependencies of the data (different regions), resulting in effective signal processing.
The second method described in this thesis discusses the application of deep learning algorithms for automated feature extraction. Signals combined with DL network architectures represent an innovative approach in defect identification, marking a paradigm shift from image-based analysis. This section used several kinds of sequential deep learning networks, including transformer networks, 1D convolutional networks, Long Short-Term Memory (LSTM) networks, and hybrid models. The transition to deep learning not only automates feature extraction but also enhances defect detection. This addresses the existing critical issues such as data volume and manual labor intensity. The next stage in this research was to apply DL algorithms to a variety of test cases for defect detection in microelectronic devices. Network topologies for multiple test samples and scenarios are deliberately adjusted based on task complexity, which is critical since it allows the network to manage the specific problems and complexities of each task.
One of the main issues that the semiconductor industry is currently addressing is the availability of defective samples for training neural networks. The third approach is the semi-supervised DL algorithm, which addresses the need for meticulous labelling while improving defect detection accuracy. In this approach, the network was trained using a sample without defects. It reduces noise in the data and avoids the need for regular training with new samples containing varying defect patterns. The case study includes training with LSTM autoencoders for detecting complex signal patterns indicating defects.
Conventional image-based approaches have drawbacks, including a need for large amounts of data for training, laborious labelling, and a reduced capacity to detect defects with low contrast or dynamic defect patterns. The techniques in this thesis efficiently overcome obstacles related to restricted data availability and significant human labor by concentrating on classifying signals from SAM by labelling a small percentage of sample data. The first method, which combined manual feature extraction with machine learning techniques, demonstrated the potential of signal-based analysis for defect detection. The second solution significantly reduced human work while effectively managing enormous volumes of data. This approach is ideal for real-time and high-throughput applications. The third approach eliminated the need for defective samples for training by avoiding the demand for significant labelling and did not require manual feature extraction. The major advantage is that the signals from SAM can be labeled more quickly than images, and the signal-based method can discover defects in images that are frequently missed due to insufficient contrast.:1.Introduction
1.1 Motivation
1.2 Structure of the Thesis
2.SAM – Scanning Acoustic Microscopy and Signal Processing
2.1 Fundamentals of Acoustic Microscopy
2.2 System Description
2.3 Measurement Methodology
2.3.1 A-Scan
2.3.2 C-Scan
2.3.3 Z-Scan / Z-Gate
2.4 Software Used for Implementation
3.Machine Learning Techniques
3.1 Introduction
3.2 Supervised Machine Learning
3.2.1 Gaussian Naïve Bayes
3.2.2 Random Forest Classification
3.2.3 Support Vector Machine
3.2.4 K-Nearest Neighbors (k-NN)
3.3 Supervised Deep Learning
3.3.1 Recurrent Neural Networks (RNN)
3.3.2 Convolutional Neural Networks (CNN)
3.4 Hyperparameters
3.5 Loss Function
3.6 Activation Function
4.Classification of Defects in Polycarbonate Using Conventional Supervised ML Algorithms and SAM
4.1 Dataset Generation
4.1.1 Sample Description
4.1.2 Measurement Setup
4.1.3 Feature Extraction
4.2 Feature Extraction from A-Scan Signals
4.3 Experimental Results on Polycarbonate Sample
5.Methodology for Deep Learning in Acoustic Signal Analysis
5.1 Proposed Methodology
5.2 Dataset Creation
5.3 Network Architectures, Training, and Classification
5.3.1 Mexican Hat Filter-Based RNN (LSTM, Bi-LSTM)
5.3.2 Mexican Hat Filter-Based RNN (GRU)
5.3.3 Mexican Hat Filter-Based 1D CNN
5.3.4 1D CNN-Based Residual Network (1D ResNet)
5.3.5 Mexican Hat Filter with Attention-Based 1D CNN-LSTM
5.3.6 1D Transformer Network
5.3.7 Autoencoder Architecture with 1D RNN (LSTM)
5.4 Classification Mapping
6.Applications and Case Studies
6.1 Polycarbonate Sample
6.2 Flip-Chip: Defective Bump Classification
6.2.1 Sample Description
6.2.2 Dataset Creation
6.2.3 Network Architecture and Training
6.2.4 Result Analysis and Performance Evaluation
6.3 Copper-Pillar Flip-Chip: White Bump Analysis
6.3.1 Sample Description
6.3.2 Network Architecture
6.3.3 Result Analysis
6.4 Silicon Power Transistor: Void Detection
6.4.1 Sample Description and Data Labelling
6.4.2 Multi-Class Defect in Silicon-Based Power Device
6.4.3 Network Training
6.4.4 Result Analysis
6.4.5 Conclusion
6.4.6 Comparative Analysis of FFT and A-Scan
6.5 Silicon Wafer: Void Detection
6.5.1 Sample Description
6.5.2 Network Architecture and Training
6.5.3 Result Analysis
6.6 FCCSP: RDL and PI Delamination
6.6.1 Introduction
6.6.2 Sample Description
6.6.3 Network Architecture
6.6.4 Prediction on Echo Mode Data with Mold on Top
6.6.5 Prediction on Echo Mode Data of P-Lapped Sample Without Mold
6.6.6 Prediction on Through Mode Data on Molded Sample
6.7 Conclusion and Comparative Study with Image-Based DL
7.Semi-Supervised Deep Learning Methods for SAM Anomaly Detection
7.1.1 Introduction to Semi-Supervised DL Techniques
7.1.2 Sample Description
7.1.3 Proposed Method
7.1.4 Network Architecture: LSTM-Based Autoencoder
7.1.5 Experimental Results
8.Conclusion
8.1 Summary of Experimental Results
8.2 Significance in Ultrasonic Microscopy
8.3 Limitations and Challenges
Bibliography
List of Publications
List of Tables
List of Figure
Synthese, Charakterisierung und Anionenordnung des 2D Janusmaterials RhSeCl und seiner strukturellen Analoga
No full textDie vorliegende Arbeit befasst sich mit der Synthese und systematischen Untersuchung des 2D-Janus-Materials RhSeCl sowie seiner Substitutionsvarianten und strukturellen
Analoga. Mittels Festkörperreaktion und chemischen Gasphasentransport wurden verschiedene Verbindungen synthetisiert, um den Einfluss der Anionenordnung auf die
Kristallstruktur sowie die chemischen und physikalischen Eigenschaften zu untersuchen. Es konnten die Verbindungen RhTeCl, RhSeBr, die anionische Substitution RhSeCl0.5Br0.5 und die kationischen Substitutionen Rh0.8Ir0.2SeCl und Rh0.7Ru0.3SeCl hergestellt werden. Dabei wurden erstmals die thermochemischen Eigenschaften der Präkursoren Rh0.5Ir0.5Cl3 und Rh0.5Ru0.5Cl3 bestimmt. Das Janus-Material RhSeCl wurde über unterschiedliche Methoden, beispielsweise Festköperreaktion und chemischen Gasphasentransport, synthetisiert und seine Kristallstruktur erstmals vollständig beschrieben. CBED-Messungen bestätigten das Fehlen einer Zentrosymmetrie. Theoretische Berechnungen und spektroskopische Untersuchungen (EELS, Photolumineszenz, diffuse Reflexion) zeigen, dass RhSeCl ein Halbleiter mit einer indirekten Bandlücke von etwa 1,4 eV ist. Der Janus-Charakter wurde mittels XPS nachgewiesen. RhTeCl diente als Referenzmaterial zur Analyse der Auswirkung der Anionenvariationen. Die konvergente Elektronenstrahldiffraktometrie bestätigt die Raumgruppe von RhTeCl. Spektroskopische Untersuchungen zeigen, dass auch RhTeCl ein Halbleiter ist, jedoch mit einer geringeren Bandlücke von 0,8 eV. Dies bestätigt die Theorie, dass Anionen mit geringerer Elektronegativität die Bandlücke reduzieren. Beide Verbindungen, RhSeCl und RhTeCl, zeigen eine Langzeitstabilität und diamagnetisches Verhalten, was auf Rhodium im Oxidationszustand +III hinweist. Thermochemische Analysen bestätigen den Einfluss der Anionen auf den Zersetzungspunkt, hierbei besitzt RhSeCl eine höhere thermische Stabilität.
Durch den Halogenaustausch wurde RhSeBr synthetisiert und die anionische Substitution RhSeCl0.5Br0.5 sowohl als Pulver als auch als Einkristalle hergestellt. Die resultierende Kristallstruktur zeigt ebenfalls Janusverhalten, jedoch mit gegenüberliegenden Anionen gleicher Art. Die kationische Substitution mit Iridium und Ruthenium führt zu den Verbindungen Rh0.8Ir0.2SeCl und Rh0.7Ru0.3SeCl. Für Rh0.8Ir0.2SeCl konnten die Gitterparameter bestimmt werden, jedoch traten bei beiden Verbindungen aufgrund thermodynamischen Instabilitäten Verunreinigungen auf.:Kurzfassung a
Abstract c
Liste der Veröffentlichungen und Tagungsbeiträge d
Danksagung e
Acknowledgement g
Inhaltsverzeichnis I
1 Einleitung 1
2 Theoretischer Hintergrund 3
2.1 Heteroanionische Materialien 3
2.2 2D Materialien 6
2.2.1 2D Janus-Materialien 7
2.2.2 Substitutionen von TMX3, TMCh2 und TMChX 10
2.3 Chemischer Gasphasentransport 12
2.3.1 Grundlagen 12
2.3.2 Temperaturoszillierender Gasphasentransport 13
3 Experimentelle Durchführung 15
3.1 Verwendete Ausgangsverbindungen 15
3.2 Allgemeine Versuchsdurchführung 16
3.3 Synthesevorschriften 16
3.3.1 2D TMX3 16
3.3.2 2D TMX3 Festkörperlösungen 17
3.3.3 Rhodiumchalkogenidhalogenide 19
3.3.4 Substitutionen von RhSeCl 21
3.4 Experimentelle Methoden 22
4 Ergebnisse und Diskussion . 27
4.1 Festkörperlösungen von Rh1-xTMxCl3 (TM = Ir, Ru) 27
4.1.1 Synthese der Festkörperlösungen Rh1-xTMxCl3 (TM = Ir, Ru) 27
4.1.2 Morphologie und chemische Zusammensetzung von Rh1-xTMxCl3 (TM = Ir, Ru) 29
4.1.3 Strukturuntersuchungen von Rh0.5TM0.5Cl3 (TM = Ir, Ru) 31
4.1.4 Thermochemisches Verhalten von Rh0.5TM0.5Cl3 (TM = Ir, Ru) 36
4.2 Rhodiumchalkogenidhalogenide 39
4.2.1 Synthese der Rhodiumchalkogenidhalogenide 39
4.2.2 Morphologie und chemische Zusammensetzung der Rhodiumchalkogenidhalogenide 44
4.2.3 Kristallstruktur und strukturelle Eigenschaften der Rhodiumchalkogenidhalogenide 48
4.2.4 Quantenchemische Berechnungen an RhSeCl und RhTeCl 63
4.2.5 Physikochemische Charakterisierung von RhSeCl und RhTeCl 65
4.3 Substitutionen von RhSeCl 77
4.3.1 Anionische Substitution 77
4.3.2 Kationische Substitution 84
5 Zusammenfassung und Ausblick 94
Literaturverzeichnis III
Abbildungsverzeichnis XVII
Tabellenverzeichnis XXIV
Abkürzungsverzeichnis XXV
Symbolverzeichnis XXVII
Anhang . XXIX
Selbstständigkeitserklärung XXXIXThis thesis focuses on the synthesis and systematic investigation of the 2D Janus material RhSeCl as well as its substitution variants and structural analogues. Various compounds were synthesised by means of solid-state reaction and chemical gas phase transport in order to investigate the influence of the anion order on the crystal structure as well as the chemical and physical properties. The compounds RhTeCl, RhSeBr, the anionic substitution RhSeCl0.5Br0.5 and the cationic substitutions Rh0.8Ir0.2SeCl and Rh0.7Ru0.3SeCl were synthesised. The thermochemical properties of the precursors Rh0.5Ir0.5Cl3 and Rh0.5Ir0.5Cl3 were determined for the first time. The Janus material RhSeCl was synthesised using various methods, such as solid-state reaction and chemical vapour transport, and its crystal structure was fully described for the first time. CBED measurements confirmed the absence of centrosymmetry. Theoretical calculations and spectroscopic investigations (EELS, photoluminescence, diffuse reflectance) show that RhSeCl is a semiconductor with an indirect band gap of about 1.4 eV. The Janus character was verified by XPS.
RhTeCl was used as a reference material to analyse the effect of anion variations. Convergent electron beam diffraction confirms the space group of RhTeCl. Spectroscopic investigations show that RhTeCl is also a semiconductor, but with a smaller band gap of 0.8 eV. This confirms the theory that anions with lower electronegativity reduce the band gap. Both compounds, RhSeCl and RhTeCl, show long-term stability and diamagnetic behaviour, indicating rhodium in the +III oxidation state. Thermochemical analyses confirm the influence of the anions on the decomposition point, with RhSeCl having a higher thermal stability. RhSeBr was synthesised by halogen exchange and the anionic substitution RhSeCl0.5Br0.5 was produced both as a powder and as single crystals. The resulting crystal structure also shows Janus behaviour, but with opposite anions of the same type. Cationic substitution with iridium and ruthenium leads to the compounds Rh0.8Ir0.2SeCl and Rh0.7Ru0.3SeCl. The lattice parameters could be determined for Rh0.8Ir0.2SeCl, but impurities occurred in both compounds due to thermodynamic instabilities.:Kurzfassung a
Abstract c
Liste der Veröffentlichungen und Tagungsbeiträge d
Danksagung e
Acknowledgement g
Inhaltsverzeichnis I
1 Einleitung 1
2 Theoretischer Hintergrund 3
2.1 Heteroanionische Materialien 3
2.2 2D Materialien 6
2.2.1 2D Janus-Materialien 7
2.2.2 Substitutionen von TMX3, TMCh2 und TMChX 10
2.3 Chemischer Gasphasentransport 12
2.3.1 Grundlagen 12
2.3.2 Temperaturoszillierender Gasphasentransport 13
3 Experimentelle Durchführung 15
3.1 Verwendete Ausgangsverbindungen 15
3.2 Allgemeine Versuchsdurchführung 16
3.3 Synthesevorschriften 16
3.3.1 2D TMX3 16
3.3.2 2D TMX3 Festkörperlösungen 17
3.3.3 Rhodiumchalkogenidhalogenide 19
3.3.4 Substitutionen von RhSeCl 21
3.4 Experimentelle Methoden 22
4 Ergebnisse und Diskussion . 27
4.1 Festkörperlösungen von Rh1-xTMxCl3 (TM = Ir, Ru) 27
4.1.1 Synthese der Festkörperlösungen Rh1-xTMxCl3 (TM = Ir, Ru) 27
4.1.2 Morphologie und chemische Zusammensetzung von Rh1-xTMxCl3 (TM = Ir, Ru) 29
4.1.3 Strukturuntersuchungen von Rh0.5TM0.5Cl3 (TM = Ir, Ru) 31
4.1.4 Thermochemisches Verhalten von Rh0.5TM0.5Cl3 (TM = Ir, Ru) 36
4.2 Rhodiumchalkogenidhalogenide 39
4.2.1 Synthese der Rhodiumchalkogenidhalogenide 39
4.2.2 Morphologie und chemische Zusammensetzung der Rhodiumchalkogenidhalogenide 44
4.2.3 Kristallstruktur und strukturelle Eigenschaften der Rhodiumchalkogenidhalogenide 48
4.2.4 Quantenchemische Berechnungen an RhSeCl und RhTeCl 63
4.2.5 Physikochemische Charakterisierung von RhSeCl und RhTeCl 65
4.3 Substitutionen von RhSeCl 77
4.3.1 Anionische Substitution 77
4.3.2 Kationische Substitution 84
5 Zusammenfassung und Ausblick 94
Literaturverzeichnis III
Abbildungsverzeichnis XVII
Tabellenverzeichnis XXIV
Abkürzungsverzeichnis XXV
Symbolverzeichnis XXVII
Anhang . XXIX
Selbstständigkeitserklärung XXXI
Charakterisierung und Simulation infrarotgeschweißter kurzglasfaserverstärkter Thermoplaste
No full textDie vorliegende Arbeit befasst sich mit der Charakterisierung und Simulation von Infrarotschweißverbindungen der industrierelevanten kurzglasfaserverstärkten Thermoplaste PA6 GF50 und PPA GF35. Das Ziel ist es, ein verbessertes Verständnis über die Wirkzusammenhänge zwischen gewählten Prozessparametern, den entstehenden Schweißnahtmorphologien sowie den resultierenden mechanischen Eigenschaften der Schweißverbindungen zu erlangen. Über eine umfangreiche Charakterisierung der Schweißverbindungen konnten relevante Schweißnahtmerkmale identifiziert werden, wobei sich der Versatz zwischen den Fügepartnern als Haupteinflussfaktor auf die resultierende Schweißnahtfestigkeit herausgestellt hat.
Die identifizierten geometrischen und morphologischen Eigenschaften wurden auf numerische FE-Modelle übertragen, um die Auswirkungen der Schweißnahtmerkmale auf die Belastbarkeit weiter zu analysieren. Dafür wurden zwei verschiedene Modellierungsansätze entwickelt. Ein homogenisierter Ansatz ermöglichte die Analyse makroskopischer Schweißnahtmerkmale unter Berücksichtigung der ortsabhängigen Faserorientierung und -konzentration. Das lokale anisotrop-elastische Materialverhalten ließ sich mit hoher Genauigkeit abbilden. Zudem konnte eine durch den Versatz zwischen den Fügepartnern bedingte Dehnungskonzentration nachgewiesen werden, welche die Belastbarkeit der Schweißverbindung stark beeinträchtigt. In einem zweiten Ansatz wurde die Mikrostruktur des Materials in der Schweißnaht nachgebildet, um die Auswirkungen von prozessbedingten Eigenspannungen, lokalen Faseranordnungen und Matrixabbau auf die Belastbarkeit zu analysieren. Das dafür entwickelte Versagenskriterium lieferte eine gute Übereinstimmung mit den Validierungsversuchen. Es stellte sich heraus, dass die Bruchdehnung lokal in der Schweißnaht durch einen erhöhten Fasergehalt und eine Umorientierung der Fasern reduziert wird. Eigenspannungen und Matrixabbau führen des Weiteren zu einer Reduktion der Materialfestigkeit
Funktion der NADPH-Oxidase 4 in der Regulation von glatten Gefäßmuskelzellen aus Patienten mit abdominellem Aortenaneurysma
No full textDas abdominelle Aortenaneurysma (AAA) ist eine Dilatation der Bauchschlagader, die bei Ruptur mit einer sehr hohen Letalität von etwa 80 % verbunden ist. Der Verlust kontraktiler glatter Gefäßmuskelzellen (VSMC), der Abbau von extrazellulärer Matrix (EZM) und die im Rahmen eines chronsichen Entzündungsprozesses gebildeten reaktiven Sauerstoffspezies (ROS) beschreiben die drei wesentlichen Pathomechanismen in der Entstehung und Progression des AAA. ROS fungieren dabei als wichtige Mediatoren im Prozess der Destruktion und des Remodellings der Aortenwand.
Zu den wichtigsten ROS-bildenden Enzymen im Blutgefäßsystem zählen die NADPH-Oxidasen (NOX). Die NOX4 nimmt dabei eine Sonderstellung ein, da sie konstitutiv aktiv ist und neben proarteriosklerotisch wirkenden Superoxidanionen (•O2−) auch Wasserstoffperoxid (H2O2) bildet. Von NOX4 gebildetes H2O2 wirkt als Signalmolekül auf zelluläre Prozesse, wie Differenzierung, Migration und Proliferation. Eine Vielzahl von Studien belegt, dass NOX4 eine anti-arteriosklerotische Wirkung hat. Die Rolle von NOX4 im Rahmen der Pathogenese des AAA wird in der Literatur konträr diskutiert und konnte bisher noch nicht abschließend geklärt werden. Vorarbeiten der Arbeitsgruppe zeigten eine Reduktion der NOX4-mRNA-Expression in Aortenbiopsien von Patienten mit AAA im Vergleich zu Patienten ohne AAA. Auf Basis dieser Erkenntnis wurde die Hypothese aufgestellt, dass eine Reduktion der NOX4 zur verminderten Proliferation und Funktionalität von VSMC in Patienten mit AAA und damit zur Progression der Erkrankung beiträgt. Es wird daher eine protektive Rolle der NOX4 proklamiert.
Zur Klärung der Hypothese wurden VSMC aus AAA-Biopsien isoliert, die NOX4-mRNA-Expression bestimmt und mit gesunden Spendern verglichen. Dabei zeigte sich eine signifikant niedrigere NOX4-mRNA-Expression in VMSC aus Patienten mit einem AAA, was darauf schließen lässt, dass die Reduktion von NOX4 mit der AAA-Entstehung verbunden ist oder diese sogar begünstigen könnte.
Um die Frage zu klären, mit welchen Strukturen NOX4 in der Zelle lokalisiert ist, erfolgte die Färbung von NOX4 sowie von Zellorganellen und Bestandteilen des Zytoskeletts. Es zeigte sich, dass NOX4 überwiegend im Zellkern exprimiert ist und mit dem endoplasmatischen Retikulum (ER) sowie mit Mitochondrien co-lokalisiert ist. Eine Co-Lokalisation mit dem Zytoskelett wurde nicht nachgewiesen. Aus dieser Erkenntnis lässt sich ableiten, dass NOX4 möglicherweise durch die Modulation des oxidativen Milieus am ER und über die Bildung von ROS in den Mitochondrien Einfluss auf die Zellfunktion in VSMC nimmt. Weiterhin kann vermutet werden, dass die Expression im Zellkern eine regulatorische Funktion übernimmt.
Weiterhin wurden VSMC bis zur Teilungsunfähigkeit passagiert, um zu untersuchen, welchen Einfluss das Zellalter auf die NOX4, die Morphologie und die Funktion der VSMC hat. In AAA-Patienten zeigte sich eine simultane Abnahme von NOX4-mRNA, ACTA2-mRNA und der Zellproliferation mit steigender Passage. Zudem konnte eine Änderung der Zellmorphologie von kleinen, spindelförmigen hin zu großen, unregelmäßig geformten VSMC nachgewiesen werden, was typischen Merkmalen synthetischer VSMC entspricht. Teilungsunfähige VSMC finaler Passagen wiesen zudem den Seneszenzmarker SA-β-Gal auf. In VSMC gesunder Spender war ebenfalls eine Reduktion der NOX4-mRNA-Expression detektierbar, wohingegen ACTA2 mit steigender Passage zunahm. Eine Veränderung der Zellmorphologie lies sich in gesunden Spendern nicht nachweisen. Insgesamt zeigt sich in VSMC aus AAA-Patienten eine reduzierte NOX4-mRNA-Expression in Verbindung mit einer Reduktion der Proliferation bei zunehmendem Zellalter. Dieses Ergebnis legt die Vermutung nahe, dass es in alternden VSMC aus AAA zu einem Verlust der protektiven Effekte durch NOX4 und zur Differenzierung kontraktiler VSMC zu synthetischen VSMC oder Myofibroblasten kommt.
Basierend auf diesen Daten ergab sich die Frage, ob die altersbedingte Reduktion der Teilungsfähigkeit von VSMC reversibel ist. In niedrigen Passagen konnten sowohl FKS, als TGF-β1 die Zellproliferation erhöhen. In hohen Passagen konnte nur mittels FKS eine geringe Induktion der Zellproliferation erzielt werden, während TGF-β1 zu einer Abnahme dieser führte. Beide Stimulanzien konnten in frühen Passagen die Zellteilung induzieren, eine Umkehrung des altersbedingten Verlusts der Proliferationsfähigkeit war jedoch nicht möglich.
Zudem wurde analysiert, welche Effekte das pro-arteriosklerotische Angiotensin-II auf die Funktion der VSMC hat und ob diese über den AT1-Rezeptor vermittelt werden. Nach Stimulation mit Angiotensin-II kam es in VSMC zu einer weiteren signifikanten Reduktion der mRNA-Expression von NOX4 sowie von ACTA2. Gleichzeitig war eine signifikante Induktion der ROS-Bildung nachweisbar, wohingegen keine Effekte auf die Zellproliferation detektierbar waren. Der AT1-Rezeptor-Antagonist Losartan konnte die Reduktion der NOX4- und ACTA2-mRNA-Expression partiell aufheben, auf die ROS-Bildung und die Zellproliferation hatte Losartan jedoch keinen Einfluss. Einhergehend mit der Reduktion der NOX4-mRNA-Expression war nach Stimulation mit Angiotensin-II die mRNA-Expression von CCDC80 und FBLN1 reduziert. Beide Gene codieren für Proteine, die an der Stabilisierung der EZM sowie der Regulierung der Zell-Matrix-Adhäsion beteiligt sind. Auch hier konnte Losartan die Reduktion partiell aufheben. Diese Ergebnisse zeigen, dass Angiotensin-II die Genexpression von NOX4, ACTA2, CCDC80 und FBLN1 hemmen kann und diese Effekte teilweise über den AT1-Rezeptor vermittelt werden. Denkbar ist, dass Angiotensin-II und NOX4 über die Modulation des Phänotyps glatter Muskelzellen in die Progression des AAA involviert sind.
Zusammenfassend zeigt sich, dass die altersbedingte und Angiotensin-II-induzierte Reduktion von NOX4 in VSMC aus Patienten mit AAA mit einer verminderten Proliferation und einer Reduktion der Expression von Genen des kontraktilen Phänotyps sowie von Genen der EZM assoziiert ist. Damit lässt sich die aufgestellte Hypothese partiell bestätigen und ein protektiver Effekt einer Induktion von NOX4 in VSMC zur Behandlung des AAA im fortgeschrittenen Stadium der Erkrankung vermuten.:Abkürzungsverzeichnis 9
Abbildungsverzeichnis 10
Tabellenverzeichnis 11
1 Einleitung 12
1.1 Das Aortenaneurysma 12
1.1.1 Definition 12
1.1.2 Epidemiologie 14
1.1.3 Ätiologie 15
1.1.4 Therapie 16
1.1.5 Systematik 17
1.2 Pathogenese des Aortenaneurysmas 18
1.2.1 Rolle des Renin-Angiotensin-Aldosteron-Systems in der AAA-Pathogenese 19
1.2.2 Inflammation der Gefäßwand 21
1.2.3 Degradation der Extrazellulärmatrix 22
1.2.4 Fehlregulation der glatten Gefäßmuskelzellen 23
1.2.5 Reaktive Sauerstoffspezies 25
1.3 Ziel dieser Arbeit und Hypothese 32
2 Materialien und Methoden 33
2.1 Verwendete Materialien 33
2.1.1 Lösungen und Chemikalien 33
2.1.2 Medien und Zusätze 33
2.1.3 Pulver 33
2.1.4 Bausätze (Kits) 33
2.1.5 Enzyme 33
2.1.6 Primer 34
2.1.7 Antikörper 34
2.1.8 Medikamente 34
2.1.9 Farbstoffe 34
2.1.10 Labormaterialien 35
2.1.11 Laborgeräte 35
2.1.12 Software 36
2.2 Methoden 37
2.2.1 Ethikantrag 37
2.2.2 Patientenkollektiv für die Isolation glatter Gefäßmuskelzellen 37
2.2.3 Zellkultur 37
2.2.4 Immunfluoreszenz 38
2.2.5 Färbung von Mitochondrien mittels MitoSpy Green FM 41
2.2.6 Färbung der Seneszenz-assoziierten β-Galactosidase 42
2.2.7 Isolierung von ribonucleic acid (RNA) 43
2.2.8 Synthese von complementary deoxyribonucleic acid (cDNA) 44
2.2.9 Quantitative Real-Time Polymerase Chain Reaction (qRT-PCR) 44
2.2.10 Bromdesoxyuridin-Assay (BrdU-Assay) zur Bestimmung der Zellproliferation 46
2.2.11 2',7'-Dichlordihydrofluorescein-diacetat-Assay (H2DCFDA-Assay) zur Bestimmung von ROS 49
2.2.12 Statistische Analyse der Daten 51
3 Ergebnisse 53
3.1 Klinische Charakteristika der AAA-Patienten 53
3.2 NOX4-mRNA-Expression in Aortengewebe und glatten Gefäßmuskelzellen aus Patienten mit AAA und gesunden Spendern 54
3.3 Zelluläre Lokalisation von NOX4 in glatten Gefäßmuskelzellen 55
3.3.1 Kontrollversuche 58
3.4 Effekt der Zellpassage auf Funktion und Morphologie glatter Gefäßmuskelzellen 59
3.4.1 Abhängigkeit der NOX4-mRNA-Expression von der Zellpassage in Patienten mit AAA und gesunden Spendern 59
3.4.2 Morphologie glatter Gefäßmuskelzellen in Abhängigkeit von der Passage 60
3.4.3 Entwicklung der ACTA2-mRNA-Expression in glatten Gefäßmuskelzellen mit zunehmender Zellpassage 61
3.4.4 Proliferation von glatten Gefäßmuskelzellen in Abhängigkeit von der Zellpassage 62
3.4.5 Nachweis Seneszenz-assoziierter β-Galaktosidase in glatten Gefäßmuskelzellen hoher Passage 64
3.5 Einfluss von TGF-β1 und FKS auf die Proliferation von glatten Gefäßmuskelzellen in Patienten mit AAA 65
3.6 Effekte von Angiotensin-II auf die Expression von NOX4 und die Funktion von glatten Gefäßmuskelzellen 66
3.6.1 Effekte von Angiotensin-II auf die NOX4-mRNA-Expression in glatten Gefäßmuskelzellen 66
3.6.2 Effekte des AT1-Rezeptorantagonisten Losartan auf die Angiotensin-II-vermittelte NOX4-mRNA-Expression in glatten Gefäßmuskelzellen aus Patienten mit AAA 67
3.6.3 Effekte von Angiotensin-II und Losartan auf die Bildung von ROS in glatten Gefäßmuskelzellen aus Patienten mit AAA 69
3.6.4 Effekte von Angiotensin-II und Losartan auf die Proliferation von glatten Gefäßmuskelzellen aus Patienten mit AAA 69
3.6.5 Effekte von Angiotensin-II auf die ACTA2-Expression in glatten Gefäßmuskelzellen aus Patienten mit AAA 70
3.6.6 Effekte von Angiotensin-II und Losartan auf Komponenten der extrazellulären Matrix in glatten Gefäßmuskelzellen aus Patienten mit AAA 71
4 Diskussion 74
4.1 NOX4-mRNA-Expression in glatten Gefäßmuskelzellen aus Patienten mit AAA und gesunden Spendern 74
4.2 Zelluläre Lokalisation von NOX4 in glatten Gefäßmuskelzellen 77
4.3 Effekt der Zellpassage auf Morphologie und Funktion glatter Gefäßmuskelzellen 80
4.3.1 Abhängigkeit der NOX4-mRNA-Expression von der Zellpassage in Patienten mit AAA und gesunden Spendern 80
4.3.2 Zellmorphologie von glatten Gefäßmuskelzellen in Abhängigkeit von der Zellpassage 80
4.3.3 Entwicklung der ACTA2-mRNA-Expression in glatten Gefäßmuskelzellen mit zunehmender Zellpassage 82
4.3.4 Proliferation von glatten Gefäßmuskelzellen in Abhängigkeit der Zellpassage 83
4.3.5 Nachweis Seneszenz-assoziierter β-Galaktosidase in glatten Gefäßmuskelzellen hoher Passage 84
4.3.6 Synopsis 85
4.4 Einfluss von TGF-β1 und FKS auf die Proliferation von glatten Gefäßmuskelzellen in Patienten mit AAA 86
4.5 Effekte von Angiotensin-II auf die Expression von NOX4 und die Funktion in glatten Gefäßmuskelzellen 89
4.5.1 Effekte von Angiotensin-II auf die NOX4-mRNA-Expression in glattten Gefäßmuskelzellen 89
4.5.2 Effekte des AT1-Rezeptorantagonisten Losartan auf die Angiotensin-II-vermittelte NOX4-mRNA-Expression in glatten Gefäßmuskelzellen aus Patienten mit AAA 91
4.5.3 Effekte von Angiotensin-II und Losartan auf die Bildung von ROS in glatten Gefäßmuskelzellen aus Patienten mit AAA 92
4.5.4 Effekte von Angiotensin-II und Losartan auf die Proliferation von glatten Gefäßmuskelzellen aus Patienten mit AAA 93
4.5.5 Effekte von Angiotensin-II auf die ACTA2-Expression in glatten Gefäßmuskelzellen aus Patienten mit AAA 93
4.5.6 Effekte von Angiotensin-II und Losartan auf Komponenten der extrazellulären Matrix in glatten Gefäßmuskelzellen aus Patienten mit AAA 94
4.6 Limitierungen des VSMC-Zellkulturmodells 96
5 Zusammenfassung 98
6 Summary 101
7 Literatur 103
8 Anhang 124
8.1 Anlage 1: Erklärungen zur Eröffnung des Promotionsverfahrens 124
8.2 Anlage 2: Bestätigung über Einhaltung der aktuellen gesetzlichen Vorgaben 125
8.3 Danksagung 126
8.4 Thesen für weitere Forschung 12
Analysis of Cognitive Competency Needs of Civil Engineering Students for VR Media Development
No full textDigital Education: Virtual SpacesFrom the Text: Cognitive knowledge is an important capital that vocational students need to succeed in the ever-evolving job market (Kassymova et al. 2019). This requires vocational education to adapt to student needs and industry demands through curriculum reconstruction and practical teaching (Arifin et al. 2020; Nurtanto et al. 2021). Vocational school graduates are the most sought-after working subjects because of the relevance of their competencies to the industrial world (Perdana 2019). These work competencies include the cognitive, affective, and psychomotor domains (Mutohhari et al. 2021). To support these competencies, vocational teachers need to explore students‘ physical, social, cultural, emotional, and intellectual needs (Ana et al. 2020). Cognitive competencies in work are divided into four groups: resource allocation, interpersonal skills, information utilisation, and use of the latest technology (Kautz et al. 2014). 21st-century vocational education emphasises the importance of keeping up with the latest trends and technologies (Reeve 2016). Vocational education must create a learning environment that resembles the world of work (Grollmann and Rauner 2007; Hager 2019). The Industrial Revolution 4.0 encourages technological advances such as the Internet of Things (IoT) and the application of Virtual Reality/Augmented Reality (VR/AR), digitalisation, and automation in the industry (Liao et al. 2018). The use of technology such as VR/AR in vocational learning is a great opportunity for Generation Z (Dolot 2018). VR offers visual stimulation that can improve students‘ attention and comprehension and can increase cognitive load (Albus and Seufert 2022; Frederiksen et al. 2020; Parong and Mayer 2018). Cognitive competence affects job knowledge, job performance, and job assessment (Hunter 1986; Newsome 1978)
Excellent efficacy and beneficial safety during observational 5-year follow-up of rapid steroid withdrawal after renal transplantation (Harmony FU study)
No full textBackground:
We previously reported excellent efficacy and improved safety aspects of rapid steroid withdrawal (RSWD) in the randomized controlled 1-year “Harmony” trial with 587 predominantly deceased-donor kidney transplant recipients randomized either to basiliximab or rabbit antithymocyte globulin induction therapy and compared with standard immunosuppressive therapy consisting of basiliximab, low tacrolimus once daily, mycophenolate mofetil and corticosteroids.
Methods:
The 5-year post-trial follow-up (FU) data were obtained in an observational manner at a 3- and a 5-year visit only for those Harmony patients who consented to participate and covered clinical events that occurred from the second year onwards.
Results:
Biopsy-proven acute rejection and death-censored graft loss rates remained low and independent of RSWD. Rapid steroid withdrawal was an independent positive factor for patient survival (adjusted hazard ratio 0.554, 95% confidence interval 0.314–0.976; P = .041).
The reduced incidence of post-transplantation diabetes mellitus in RSWD patients during the original 1-year study period was not compensated by later incidences during FU. Incidences of other important outcome parameters such as opportunistic infections, malignancies, cardiovascular morbidity/risk factors, donor-specific antibody formation or kidney function did not differ during FU period.
Conclusions:
With all the limitations of a post-trial FU study, the Harmony FU data confirm excellent efficacy and beneficial safety aspects of RSWD under modern immunosuppressive therapy over the course of 5 years after kidney transplantation in an immunologically low-risk, elderly population of Caucasian kidney transplant recipients.
Trial registration:
Clinical trial registration number: Investigator Initiated Trial (NCT 00724022, FU study DRKS00005786
Automated Adaptation of Digital Twins for Production Line Design by Adapting Existing Models Through LLM-Guided Expert Interviews
No full textThe design of new production lines is a costly process, considering multiple variants must be compared. Simulations are indispensable to evaluate different production concepts. However, they require detailed models. A digital twin, which can be used not only in the design phase but also in operation, offers potential here. The creation of such a twin is often complex, as it requires a complex modelling phase. This paper presents a framework to automate the creation of digital twins for production line design by adapting existing models through Large Language Model-guided expert interactions. New production lines often are similar to existing ones, for which digital twins can be generated by process mining. The adaptation of these models is then carried out by a domain expert using a Large Language Model that allows to make changes to the digital twin without greater
modelling knowledge. The framework is evaluated using a case study from the “IoTFactory” at our university. The results show that it is suitable for reducing the effort needed to create digital twins for production line design by adapting existing models