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Integration von klinischen Daten für die UNet-basierte Prädiktion der Infarktausbreitung nach ischämischem Schlaganfall
No full textFate of Persistent Organic Pollutants in marine environment
No full textOver the past several decades, Persistent Organic Pollutants (POPs) have garnered significant attention due to their persistence in the environment and harmful effects on human health. POPs include a broad range of chemical species, each characterized by a long half-life, widespread distribution, high bioaccumulation, and toxicity. Despite these shared traits, individual POPs can exhibit markedly different chemical properties, influencing their behavior in natural environments. Coastal aquatic areas are particularly vulnerable to POP contamination due to their proximity to emission sources, high biological productivity, and additional inputs from atmospheric deposition and terrestrial runoff.
Modeling the fate of POPs is essential for understanding their distribution and identifying areas of accumulation within the water column. This knowledge is critical for developing strategies to mitigate and eventually eliminate these pollutants. This dissertation introduces a newly developed numerical model designed to simulate the cycling of various POPs in aquatic environments. A detailed fate analysis was conducted using a new chemical model, based on the GOTM-ECOSMO-FABM framework, which integrates hydrodynamic and biogeochemical components with a chemical module accounting for the specific physicochemical properties of each selected pollutant. One of the key advantages of this model is its flexibility, allowing the chemical module to be coupled with any hydrophysical and biogeochemical model setup. The study includes 1D simulations at various locations in the North and Baltic Seas, investigating how different hydrodynamic and biogeochemical conditions influence the fate of five POPs from three distinct chemical classes.
This dissertation is structured into three parts, each addressing a specific research question. The study builds complexity with each section, highlighting the processes impacting the fate of POPs.
The first part examines the differing behaviors of five POPs based on their unique chemical characteristics. Despite sharing certain properties, these POPs show variations in their distribution patterns. While all POP classes exhibit an affinity for organic matter, the rate of sorption and desorption is dictated by their chemical structure, resulting in differences in seasonal distribution even within the same class. Additionally, the specific properties of each chemical influence exchange processes between water and atmosphere, leading to variations in the balance of influx and outflux and the pathways of degradation. Their persistent nature allows these pollutants to remain in the environment for extended periods, undergoing long-range transport and slow degradation, ultimately influencing their long-term fate.
The second part of the dissertation focuses on the impact of hydrophysical properties on pollutant behavior within the North and Baltic Seas. The study area exhibits diverse hydrodynamic and biogeochemical conditions that are crucial in determining pollutant distribution. This section explores the roles of resuspension, mixing, the biological pump, sea ice, and tides in shaping the final phase distribution of various POPs. These factors create specific pollutant accumulation zones, or "hotspots," significantly influencing POP uptake and concentration within the water column. Two key dynamics predominantly govern pollutant fate in coastal regions: i) Primary production facilitates the adsorption of POPs onto organic material, leading to their removal from the surface ocean and enhancing atmospheric influx; ii) Tidal-induced resuspension and mixing regulate benthic–pelagic exchange and vertical distribution of POPs. Sediments act as either permanent sinks (e.g., Gotland Deep) or seasonal sinks (e.g., Northern North Sea), while areas with permanent mixing, like the Southern North Sea, exhibit minimal pollutant accumulation in sediments.
The final section examines system responses to elevated nitrate concentrations in the studied regions. Increased nitrate levels boost organic matter production, a critical matrix for POP partitioning. In regions with distinct stratification, like the Gotland Basin, this leads to enhanced removal of detritus and bound pollutants from the surface layer, but also increases atmospheric flux. In seasonally stratified areas, resuspension of organic matter within the water column leads to greater pollutant accumulation, reducing dissolved concentrations. Elevated nitrate and DOM concentrations stimulate hydroxyl radical production, driving indirect photolysis and forming highly toxic compounds like BDE-OH, particularly in permanently mixed areas with low light penetration.
This dissertation offers new insights into the fate of POPs in coastal aquatic environments, highlighting overlooked processes in existing models. The developed model effectively captures the distinct behaviors of pollutants, even within the same class, and is designed to be coupled with any hydrodynamic and biogeochemical host model.In den letzten Jahrzehnten haben persistente organische Schadstoffe oder POPs (im Englischen "persistent organic pollutants") aufgrund ihrer gefährlichen Eigenschaften, insbesondere ihrer Persistenz in der Umwelt und ihrer schädlichen Auswirkungen auf die menschliche Gesundheit, große Aufmerksamkeit in der wissenschaftlichen Gemeinschaft erlangt. POPs umfassen eine Vielzahl chemischer Verbindungen, die durch eine lange Halbwertszeit, globale Verbreitung, hohe Bioakkumulation und Toxizität gekennzeichnet sind. Trotz dieser gemeinsamen Merkmale können einzelne POPs sehr unterschiedliche chemische Eigenschaften aufweisen, die ihr Verhalten in der Umwelt beeinflussen. Küstennahe aquatische Gebiete sind besonders anfällig für POP-Kontaminationen aufgrund ihrer Nähe zu Emissionsquellen, ihrer hohen biologischen Produktivität und zusätzlichen Einträgen durch atmosphärische Deposition und terrestrischen Abfluss.
Die Modellierung des Verbleibs von POPs ist entscheidend, um ihre Verteilungsmuster zu verstehen und Akkumulationsgebiete innerhalb der Wassersäule zu identifizieren. Dieses Wissen ist unerlässlich, um Strategien zur Minderung und letztendlichen Beseitigung dieser Schadstoffe zu entwickeln. Die in dieser Dissertation vorgestellte Forschung führt ein neu entwickeltes numerisches Modell ein, dass den Kreislauf verschiedener POPs im Ozean simuliert. Zur detaillierten Analyse des Verbleibs einzelner Kongenere wurde ein neues chemisches Modell entwickelt. Dieses Modell berücksichtigt alle bekannten relevanten Prozesse basierend auf spezifischen physikochemischen Eigenschaften jedes ausgewählten Schadstoffs. Ein wesentlicher Vorteil dieses Systems ist seine Flexibilität, da das chemische Modul mit verschiedenen hydrodynamischen und biogeochemischen Modellen gekoppelt werden kann. Diese Studie umfasst Simulationen für verschiedenen Standorten in der Nord- und Ostsee mit dem Ziel zu untersuchen wie unterschiedliche hydrodynamische und biogeochemische Bedingungen den Verbleib von fünf POPs aus drei verschiedenen chemischen Klassen beeinflussen.
Diese Dissertation ist in drei Teile gegliedert, von denen jeder eine spezifische Forschungsfrage behandelt. Die Komplexität der Studie nimmt mit jedem Teil zu und beleuchtet die spezifischen Prozesse, die den Verbleib von POPs beeinflussen.
Der erste Teil konzentriert sich auf das unterschiedliche Verhalten von fünf POPs basierend auf ihren einzigartigen chemischen Eigenschaften. Die Studie untersucht drei verschiedene Klassen von POPs und hebt Unterschiede in ihren Verteilungsmustern hervor, selbst wenn sie bestimmte Eigenschaften teilen. Während alle POP-Klassen eine Affinität zu organischem Material zeigen, wird die Sorptions- und Desorptionsrate durch ihre chemische Struktur bestimmt. Dies führt zu Unterschieden in der saisonalen Verteilung der Schadstoffe, selbst innerhalb derselben POP-Klasse. Zudem beeinflussen die spezifischen Eigenschaften jedes chemischen Stoffs die Austauschprozesse zwischen Wasser und Atmosphäre, was zu Variationen im Gleichgewicht von Zufluss und Abfluss sowie den Abbauwegen führt. Trotz ihrer persistenten Natur, die auf kurzen Zeitskalen biologische Abbauprozesse und photolytische Transformationen relativ unbedeutend macht, bleiben diese Schadstoffe aufgrund ihrer Persistenz über lange Zeiträume in der Umwelt erhalten. Sie können sogar über weite Strecken transportiert werden. Im Laufe der Zeit summieren sich die langsamen Abbau- und Transformationsprozesse und verändern den langfristigen Verbleib dieser Schadstoffe.
Der zweite Teil dieser Dissertation befasst sich mit der Klärung des Einflusses hydrophysikalischer Eigenschaften auf den Verbleib von Schadstoffen in der Nord- und Ostsee. Das Untersuchungsgebiet weist eine Vielzahl hydrodynamischer und biogeochemischer Bedingungen auf, die entscheidend dafür sind, wie sich Schadstoffe verhalten und innerhalb der marinen Umwelt verteilen. In diesem Abschnitt werden die Rollen von Resuspension, Durchmischung, der biologischen Pumpe, Meereis und Gezeiten bei der Bildung der finalen Phasenverteilung verschiedener POPs untersucht. Das Zusammenspiel dieser Faktoren führt zur Entstehung spezifischer Schadstoff-Akkumulations-zonen oder "Hotspots" und beeinflusst maßgeblich die Gesamtaufnahme und Konzentration von POPs in der Wassersäule.
Der letzte Abschnitt untersucht die Reaktion des Systems auf erhöhte Nitratkonzentrationen in den untersuchten Regionen. Erhöhte Nitratwerte führen zu einer gesteigerten OM-Produktion, die als kritische Matrix für die Partitionierung von POPs dient.
Diese Dissertation ergibt neue Erkenntnisse über den Verbleib verschiedener POPs in der küstennahen aquatischen Umgebungen und hebt Unterschiede und Schlüsselprozesse hervor, die in Modellierungsansätzen oft keine Berücksichtigung finden. Die Ergebnisse zielen darauf ab, den Einfluss verschiedener Komponenten des aquatischen Systems auf die Verteilungsmuster und die endgültige Akkumulation von POPs mit unterschiedlichen chemischen Eigenschaften zu untersuchen
Generative Machine Learning for Fast Particle Physics Simulations
No full textThe search for physics beyond the Standard Model is a central goal of particle physics. This research is conducted at collider experiments and requires a very large amount of simulated data. With the high-luminosity upgrade to the Large Hadron Collider (HL-LHC) the need for more and faster simulations is increasing. The CMS detector upgrade for the HL-LHC will feature high-granularity endcap calorimeters and highly granular calorimeters are also envisioned to be used at future collider detectors. Together, these factors heighten the demand for more precise fast simulations. In this thesis, generative machine learning is explored as a tool for high fidelity fast simulations.
Several models for the fast simulation of calorimeter showers and jets are presented. The bounded information bottleneck autoencoder (BIB-AE) model generates calorimeter showers as 3-dimensional images. Its encoded latent space is analyzed and it is shown that only few variables encode most shower information. This motivates an improvement of the BIB-AE using a kernel density estimator to model the latent space. The resulting model is able to simulate highly granular photon showers with high fidelity at 10x faster than the traditional Monte Carlo simulation Geant4 on the same CPU hardware.
To advance calorimeter shower generative models in terms of computational efficiency, the diffusion model CaloClouds, which models calorimeter shower as point clouds, is introduced. The representation as point clouds has several advantages over 3D images, including being more efficient and allowing for a geometry independent shower modeling. The CaloClouds II model improves the approach by applying continuous-time score matching to achieve a higher fidelity and faster generation. The model is further distilled into the consistency model CaloClouds II (CM) which not only greatly accelerates the model, it also increases the fidelity further. CaloClouds II (CM) is 46x faster than Geant4 on the same hardware.
Finally, the equivariant point cloud (EPiC) layer structure is introduced to further improve point cloud generative models used in particle physics. The layer is utilized in three different point cloud generative models: in the generative adversarial network EPiC-GAN, in the score-based diffusion model EPiC-JeDi, and in the continuous normalizing flow EPiC-FM, trained with the flow matching objective. The models are evaluated on the common JetNet benchmark dataset for the generation of particle jets. The EPiC-GAN is the most efficient model being about 210x faster than the other two models and still reaches the performance of the more complex previous state-of-the art graph-based MP-GAN. However, EPiC-FM is the most accurate among all compared models. This underscores the flow matching approach and the EPiC layer structure as promising directions for future generative model for fast simulations in particle physics
Use of Metaphors by Medical Students in Simulated Consultations Regarding Diagnostic Findings
Get PDFMetaphern spielen eine bedeutende Rolle in der ärztlichen Kommunikation mit Patient*innen. Eine unbedachte Anwendung von Metaphern kann sowohl das Behandlungsverhältnis als auch diagnostische und therapeutische Entscheidungen beeinflussen. Daher ist es relevant, die Nutzung von Metaphern bereits bei Medizinstudierenden zu erforschen. In einer telemedizinischen Sprechstundensimulation führten insgesamt 60 Medizinstudierende mit sechs Schauspielpatient*innen Beratungsgespräche zu medizinischen Befunden. Diese wurden audiografiert. Von jeweils 29 Studierenden, die auf dem Webportal „Was hab‘ ich?“ (WHI) ehrenamtlich mitgearbeitet hatten (WHI-Gruppe) oder nicht (NWHI-Gruppe), lagen zur Auswertung Gesprächstranskripte von jeweils den Fällen 1 bis 5 vor. Diese insgesamt 289 Transkripte wurden qualitativ nach Kuckartz auf die Verwendung von Metaphern untersucht. Es wurden die drei Hauptkategorien „Personifikation“, „Technik“ und „Lebenswelt“ erarbeitet und insgesamt 1011 Metaphern kategorisiert und pro Person, pro Hauptkategorie, pro Fall und pro Hauptbegriff ausgewertet. Die meisten Metaphern wurden in der Hauptkategorie „Personifikation“ (n = 385) gefunden, gefolgt von „Technik“ (n = 345) und „Lebenswelt“ (n = 281), wobei Studierende der WHI-Gruppe insgesamt signifikant mehr Metaphern pro Person sowie signifikant mehr Metaphern in der Hauptkategorie „Technik“ verwendeten. In der Hauptkategorie „Personifikation“ wurden Metaphern aus der Subkategorie „Verhalten“ am häufigsten genannt. In der Hauptkategorie „Technik“ kamen die Subkategorien „Produktion“ und „Funktion“ am häufigsten vor, während in der Hauptkategorie „Lebenswelt“ die meisten Metaphern in der Subkategorie „Natur“ beschrieben wurden. Die WHI-Gruppe verwendete in allen Hauptkategorien signifikant häufiger Metaphern als die NWHI-Gruppe. In der Analyse der Hauptbegriffe fand sich, dass „Wirbelsäule“ (Fall 1) am häufigsten mit der Metapher „S-Form“ erklärt wurde und „Sklerose“ (Fall 2) am häufigsten mit den Metaphern der „An-/Ablagerung“ beschreiben wurde. Für den Hauptbegriff „Meniskus“ (Fall 3) wurde in der Subkategorie „Aussehen“ am häufigsten die Metapher „Scheibe“ verwendet. Der Hauptbegriff „Tumor“ (Fall 5) wurde gleich häufig mit allgemeinen Metaphern wie „Wucherung“ und spezifischen Metaphern wie „Gewächs“, beschrieben. Bei Fall 3, bei dem es um die Erklärung des Hauptbegriffs „Meniskus“ ging, verwendeten Studierende der WHI-Gruppe signifikant mehr Metaphern. Die Ergebnisse zeigen, dass Medizinstudierende Metaphern in der ärztlichen Gesprächsführung verwenden. Der bewusste Umgang mit Metaphern könnte durch Kommunikationstrainings gelehrt werden und damit zu einer verbesserten ärztlichen Kommunikation beitragen.Metaphors play a fundamental role in medical communication with patients. Careless use of metaphors can influence the doctor-patient relationship as well as diagnostic and therapeutic decisions. Therefore, it is relevant to investigate the use of metaphors among medical students. In a telemedical consultation simulation, a total of 60 medical students conducted conversations on medical findings with six simulated patients. These were audiographed. Of the 29 students who had volunteered on the web portal “Whats’s my diagnosis?” (WHI group) or not (NWHI group), interview transcripts from cases 1 to 5 were available for analysis. A total of 289 transcripts were qualitatively analyzed for the use of metaphors according to Kuckartz. The three main categories "Personification", "Technology" and "Lifeworld" were developed and a total of 1011 metaphors were categorized and evaluated per person, per main category, per case, and per main term. Most metaphors were found in the main category "Personification" (n = 385), followed by "Technology" (n = 345) and "Lifeworld" (n = 281) with students in the WHI group using significantly more metaphors per person and significantly more metaphors in the main category "Technology”. In the main category "Personification", metaphors from the subcategory "Behavior" were mentioned most frequently. In the main category "Technology", the subcategories "Production" and "Function" occurred most frequently, while in the main category "Lifeworld” most metaphors were described in the subcategory "Nature". The WHI group used metaphors significantly more frequently in all main categories than the NWHI group. In the analysis of main terms, it was found that "Spine" (case 1) was most frequently explained with the metaphor "S-shape" and "Sclerosis" (case 2) was most frequently described with the metaphors "Accumulation/Deposition". For the main term "Meniscus" (case 3), the metaphor "Disc" was most frequently used in the subcategory "Appearance". The main term "Tumor" (case 5) was described equally often with general metaphors such as "Proliferation" and specific metaphors such as "Vegetation" In case 3, which involved explaining the main term "Meniscus", students in the WHI group used significantly more metaphors. The results show that medical students use metaphors in medical consultations. The conscious use of metaphors could be taught through communication training and thus contribute to improved medical communication
Die immunregulatorische Rolle von Amphiregulin in akuter und chronischer Lebererkrankung
Get PDFAutoimmune liver diseases such as autoimmune hepatitis (AIH) and primary sclerosing cholangitis (PSC) often progress to fibrosis, cirrhosis and liver cancer. These conditions contribute significantly to patient morbidity and mortality, and treatment options remain limited. Gaining a deeper insight into the cellular and molecular processes in immune-mediated liver diseases is essential for the development of more effective and targeted therapies. The growth factor amphiregulin (AREG) has been shown to contribute to tissue repair and Treg function in acute liver disease, but to fibrogenesis in chronic liver disease. AREG expression is induced in pro-inflammatory group 2 innate lymphoid cells (ILC2s) and immunosuppressive regulatory T cells (Tregs) in response to the alarmin interleukin (IL)-33, which is released from necrotic hepatocytes following tissue damage. Due to the limited knowledge of the function of AREG produced by these immune cells, this thesis addressed its immunoregulatory role in acute and chronic immune-mediated liver diseases. For this, we used the mouse model of concanavalin (ConA)-induced immune-mediated hepatitis, resembling human acute AIH, and multidrug resistance p-glycoprotein 2 (Mdr2)-/- mice with chronic cholestatic liver disease similar to human PSC.
The presented data demonstrate elevated levels of plasma AREG and hepatic Areg mRNA in immune-mediated hepatitis. Additionally, hepatic Areg mRNA was upregulated in fibrotic Mdr2-/- mice with sclerosing cholangitis. Flow cytometry analysis further revealed increased frequencies of hepatic ILC2s and Tregs expressing the IL-33 receptor suppression of tumorigenicity 2 (ST2) in both ConA- and IL-33-treated mice, as well as in Mdr2-/- mice. In mice treated with ConA or IL-33, hepatic ST2+ ILC2s and ST2+ Tregs showed enhanced activation and AREG expression. In contrast, hepatic ST2+ Tregs from Mdr2-/- mice displayed reduced AREG production and an exhausted phenotype. Also hepatocytes expressed AREG in vitro, but the expression was not upregulated in response to cytokines linked to immune-mediated hepatitis. However, exogenous AREG stimulated Areg mRNA expression in cultured primary hepatocytes in a self-inducing mechanism. The functional role of AREG was further explored in immune-mediated hepatitis. Areg-/- mice exhibited more pronounced ConA-induced liver tissue damage than WT mice, as indicated by elevated plasma levels of the cytosolic liver enzyme alanine aminotransferase (ALT) and increased necrotic areas in H&E-stained liver sections. This was accompanied by a higher activation of hepatic ILC2s and a lower frequency of hepatic ST2+ Tregs. AREG also differentially affected hepatic ILC2s and ST2+ Tregs in vitro. Exogenous AREG reduced the number and activation of hepatic ILC2s, as well as their IL-33-mediated activation. In contrast, exogenous AREG induced the expansion and activation of ST2+ Tregs, but not ST2- Tregs. Interestingly, this stimulatory effect was mediated independently of the epidermal growth factor receptor (EGFR), since its expression levels were similar in ST2+ and ST2- Tregs. Moreover, the activating effect of exogenous AREG was diminished in AREG-deficient ST2+ Tregs, showing that exogenous AREG could not compensate for the lack of intrinsic AREG. Finally, suppression assays demonstrated that the loss of intrinsic AREG also reduced the capacity of Tregs to inhibit CD4+ T cell proliferation. Thus, ST2+ Tregs rely on intrinsic AREG production to maintain their survival, activation, and function through an autocrine mechanism.
Overall, this thesis describes an immunoregulatory role of the ST2+ Treg/AREG axis in immune-mediated liver disease, demonstrating its dual function: supporting the maintenance and immunosuppressive function of ST2+ Tregs while suppressing the effector function of hepatic ILC2s.Autoimmunbedingte Lebererkrankungen wie die autoimmune Hepatitis (AIH) und die primär sklerosierende Cholangitis (PSC) führen häufig zu Fibrose, Zirrhose und Leberkrebs. Diese Erkrankungen tragen erheblich zur Morbidität und Mortalität der Patienten bei, und die Behandlungsmöglichkeiten sind nach wie vor begrenzt. Ein tieferer Einblick in die zellulären und molekularen Prozesse immunvermittelter Lebererkrankungen ist für die Entwicklung wirksamerer und gezielterer Therapien unerlässlich. Der Wachstumsfaktor Amphiregulin (AREG) trägt in akuten Lebererkrankungen nachweislich zur Gewebereparatur und Treg-Funktion bei, in chronischen Lebererkrankungen jedoch zur Fibrogenese. Die Expression von AREG wird in proinflammatorischen angeborenen lymphoiden Zellen der Gruppe 2 (ILC2s) und immunsuppressiven regulatorischen T-Zellen (Tregs) als Reaktion auf das Alarmin Interleukin (IL)-33 induziert, das nach einer Gewebeschädigung aus nekrotischen Hepatozyten freigesetzt wird. Da die Funktion des von diesen Immunzellen produzierten AREG nur wenig bekannt ist, wurde in dieser Arbeit seine immunregulatorische Rolle in akuten und chronischen immunvermittelten Lebererkrankungen untersucht. Hierzu verwendeten wir das Mausmodell der Concanavalin (ConA)-induzierten immunvermittelten Hepatitis, die der akuten AIH des Menschen ähnelt, und Multidrug-Resistenz P-Glykoprotein 2 (Mdr2)-/- Mäuse mit chronischer cholestatischer Lebererkrankung, die Merkmale der menschlichen PSC aufweist.
Die vorgestellten Daten zeigen erhöhte Spiegel von Plasma-AREG und hepatischer Areg-mRNA in immunvermittelter Hepatitis. Außerdem war die hepatische Areg-mRNA in fibrotischen Mdr2-/- Mäusen mit sklerosierender Cholangitis hochreguliert. Durchflusszytometrie-Analysen zeigten zudem eine erhöhte Häufigkeit von hepatischen ILC2s und Tregs, die den IL-33-Rezeptor Suppression der Tumorigenität 2 (ST2) exprimieren, in ConA- und IL-33-behandelten Mäusen als auch in Mdr2-/- Mäusen. In Mäusen, die mit ConA oder IL-33 behandelt wurden, wiesen hepatische ST2+ ILC2s und ST2+ Tregs eine erhöhte Aktivierung und AREG-Expression auf. Im Gegensatz dazu zeigten hepatische ST2+ Tregs aus Mdr2-/- Mäusen eine verminderte AREG-Produktion und einen erschöpften Phänotyp. Auch Hepatozyten exprimierten AREG in vitro, jedoch wurde die Expression nach der Stimulation mit Zytokinen, die mit immunvermittelter Hepatitis in Verbindung stehen, nicht hochreguliert. Exogenes AREG hingegen stimulierte die Expression von Areg-mRNA in kultivierten primären Hepatozyten über einen selbstinduzierenden Mechanismus. Die funktionelle Rolle von AREG wurde im Weiteren in der immunvermittelten Hepatitis untersucht. Areg-/- Mäuse wiesen eine ausgeprägtere ConA-induzierte Schädigung des Lebergewebes auf als WT-Mäuse, was sich in erhöhten Plasmaspiegeln des zytosolischen Leberenzyms Alanin-Aminotransferase (ALT) und vermehrten nekrotischen Bereichen in H&E-gefärbten Leberschnitten zeigte. Dies ging mit einer stärkeren Aktivierung der hepatischen ILC2s und einer verringerten Häufigkeit hepatischer ST2+ Tregs einher. AREG hatte auch in vitro unterschiedliche Effekte auf hepatische ILC2s und ST2+ Tregs. Exogenes AREG reduzierte die Anzahl und Aktivierung der hepatischen ILC2s sowie deren IL-33-vermittelte Aktivierung. Im Gegensatz dazu induzierte exogenes AREG die Expansion und Aktivierung von ST2+ Tregs, aber nicht von ST2- Tregs. Interessanterweise wurde diese stimulierende Wirkung unabhängig vom epidermalen Wachstumsfaktor-Rezeptor (EGFR) vermittelt, da dessen Expressionsniveau in ST2+ und ST2- Tregs ähnlich war. Darüber hinaus war die aktivierende Wirkung von exogenem AREG in AREG-defizienten ST2+ Tregs vermindert, was zeigt, dass exogenes AREG den Mangel an intrinsischem AREG nicht kompensieren konnte. Schließlich demonstrierten Suppressionsassays, dass der Verlust von intrinsischem AREG auch die Fähigkeit der Tregs verringerte, die Proliferation von CD4+ T-Zellen zu hemmen. Somit sind ST2+ Tregs auf die intrinsische Produktion von AREG angewiesen, um ihre Überlebensfähigkeit, Aktivierung und Funktion durch einen autokrinen Mechanismus aufrechtzuerhalten.
Insgesamt beschreibt diese Dissertation eine immunregulatorische Rolle der ST2+ Treg/AREG-Achse in immunvermittelten Lebererkrankungen und zeigt ihre duale Funktion auf: Sie unterstützt die Erhaltung und immunsuppressive Funktion der ST2+ Tregs und unterdrückt gleichzeitig die Effektorfunktion der hepatischen ILC2s
Data beyond the newsroom. Exploring the impact of data work in news media organizations
Get PDFIn recent years, the role of data at digital news publishers has expanded beyond the applications of editorial analytics and data journalism—yet research on data in journalism mostly centers around editorial concerns. Starting from this observation, I look outside the newsroom to explore the overall impact of data and data work in the field. With this thesis, I aim to understand how metrics, data and data-driven thinking contribute to organizational and structural transformation and how they might redefine professional boundaries within news organizations. Based on a comprehensive theoretical framework that encompasses data work as an analytical category, I employ a qualitative research design with expert interviews from six case studies conducted at publishers in Germany.
Among my findings, I conclude how fundamental changes in data practices, organizational structure, and management culture at these organizations took place in recent years. New roles have emerged, creating a novel professional class of data workers organized into newly established data departments that operate independently from editorial. This shift in data practices can be attributed to a re-orientation towards subscriptions and individual customers. As the organizations experiment with various data approaches and metrics, neither the metrics nor the associated strategies have stabilized, yet the practices among individual data workers remain relatively consistent across the sample. A normative shift could be considered complete in the recreation of analytics infrastructure, dashboarding, and reporting affordances, and the “making up” of metrics by the publishers, two functions which were formerly handled by external analytics providers. I also show how artifacts such as dashboards, reports and metrics are not neutral either as they marginalize editorial power through the renegotiation of boundaries.
On the question of organizational isomorphism, a certain degree of uniformity of outcomes can be observed across the sample. There are indicators of normative pressure in the shape of data bureaucratization, with data workers at the news organizations establishing a cognitive basis for their occupational autonomy through metrics and measurement infrastructure, while mimetic and coercive isomorphisms are found to a lesser extent. I also demonstrate that experimentation with data and data infrastructure takes place regardless of company size. Furthermore, the particular data imaginary adopted by an organization bears no clear correlation (either positive or inverse) with editorial power.
Overall, I point out the emergence of a new class of data professionals who are certainly influential within their organizations and are able to shape key metrics, provide analytical insights, and justify managerial decisions. While these developments underscore a broader transformation within the field, the effects of their work remain somewhat unclear. With this thesis, I hope to not only identify current trends and changes in journalism but also provide input for future research into the pervasive role of data work in other industries
Theoretical and Numerical Insights into Simultaneous Motion and Image Reconstruction for Dynamic Magnetic Particle Imaging
Get PDFThis thesis focuses on reconstruction of dynamic magnetic particle images. Magnetic particle imaging (MPI) is a tracer based imaging method with applications, e.g., in cardiovascular imaging, stroke detection and instrument tracking during interventions. It is characterized by a high spatial and temporal resolution, more particularly 3D measurements with a spatial resolution of 1mm or less can be acquired with a temporal resolution of 46 frames per second. Thus, image reconstruction poses a highly dynamic problem. Mathematically, the MPI reconstruction problem is severely ill-posed already in a static setting and yields even more challenges for dynamic problems.
In this work, we propose the usage of a joint image reconstruction and motion estimation approach in order to improve reconstructed images by the additional motion information and improve computed displacement fields by enhanced image sequences. We use a variational problem formulation integrating a motion model that links image sequences and motion estimates. The problem is solved via an alternating minimization scheme, i.e., an image reconstruction subproblem and a motion estimation subproblem are solved alternately.
This thesis comprises a theoretical and a numerical part. From the theoretical perspective, we consider the forward operator of MPI and show a regularity property. Moreover, we show existence of a solution to the joint problem given this regularity assumption. Our theoretical results hold for a model incorporating the PDE describing the motion model as a hard constraint. However, numerically we consider a model incorporating the motion model as an additional penalty term. We observe that solutions of the unconstrained problems converge to a solution of the constrained problem. From the numerical perspective, we derive and implement primal-dual algorithms to solve both the image reconstruction and the motion estimation subproblem. We perform extensive tests on simulated as well as measured data showing the applicability of the proposed approach. We observe superior performance compared to standard static methods that are not tailored to the dynamic reconstruction problem. Furthermore, the joint approach
allows for subframe reconstruction, i.e., reconstruction of image sequences with a higher temporal resolution than the repetition time of the MPI scanner.Diese Arbeit befasst sich mit der Rekonstruktion dynamischer Bildsequenzen aus der Magnetpartikelbildgebung.
Die Magnetpartikelbildgebung (engl. magnetic particle imaging,
MPI) ist ein tracer-basiertes Verfahren und wird zum Beispiel für kardiovaskuläre Bildgebung, das Aufspüren eines Schlaganfalls und Instrumententracking während Interventionen benutzt. MPI zeichnet sich durch eine hohe räumliche und zeitliche Auflösung aus. Insbesondere können 3D Messungen mit einer räumlichen Auflösung von weniger als 1mm mit einer zeitlichen Auflösung von 46 Bildern pro Sekunde aufgenommen werden. Damit beschreibt die Bildrekonstruktion ein stark dynamisches Problem. Aus mathematischer Sicht ist bereits die Rekonstruktion statischer MPI Bilder ein stark schlecht gestelltes Problem, das durch die zusätzliche Zeitabhängigkeit im dynamischen Fall eine noch größere Herausforderung darstellt.
Hier wird ein gemeinsamer Bildrekonstruktions- und Bewegungsschätzungsansatz (engl. joint approach) betrachtet, um so die Bildrekonstruktion mithilfe zusätzlicher Bewegungsinformationen zu verbessern und die Qualität der berechneten Bewegungsfelder mittels verbesserter Bildsequenzen zu erhöhen. Dazu wird eine variationelle Problemformulierung genutzt, die ein Bewegungsmodell beinhaltet, um die Bildsequenzen und Bewegungsfelder zu verbinden. Das Problem wird mithilfe eines alternierenden Minimierungsalgorithmus gelöst, wobei abwechselnd das Bildrekonstruktionsproblem und das Bewegungsschätzungsproblem gelöst werden.
Diese Arbeit besteht aus einem theoretischen und einem numerischen Anteil. Auf der theoretischen Seite wird der MPI Vorwärtsoperator betrachtet und eine Regularitätsbedingung gezeigt. Damit ist es im Folgenden möglich, die Existenz einer Lösung des gemeinsamen Bildrekonstruktions- und Bewegungsproblems unter Annahme dieser Regularitätsbedingung zu zeigen. Außerdem wird bewiesen, dass Lösungen der unrestringierten Probleme, bei denen das Bewegungsmodell als zusätzlicher Strafterm eingefügt wird gegen eine Lösung des restringierten Problems konvergieren. Bei diesem ist das Bewegungsmodell als Nebenbedingung fast überall gefordert.
Im numerischen Teil der Arbeit werden primal-duale Algorithmen entwickelt und implementiert, um beide Teilprobleme zu lösen. Es folgen ausgiebige Tests sowohl auf simulierten Daten als auch auf Messdaten, um die Anwendbarkeit des betrachteten Ansatzes zu validieren. Im Vergleich zu statischen Algorithmen bringt der vorgeschlagene Ansatz bessere Ergebnisse hervor und erhöht sowohl die Qualität der rekonstruierten Bilder als auch die Genauigkeit der Bewegungsfelder. Mit dem betrachteten Ansatz ist es außerdem möglich, Subframe Rekonstruktionen zu berechnen, die sich durch eine höhere zeitliche Auflösung als die eigentlichen MPI Messungen auszeichnen
Hate Speech Detection and Analysis for Low-Resource Languages: The Case for Amharic
Get PDFThis dissertation addresses the pressing issue of hate speech in the digital age, particularly within the ever-evolving landscape of social media. Over recent decades, social media platforms have become fertile grounds for debates on various social and political issues. However, this openness has also facilitated the alarming proliferation of hateful and discriminatory messages.
Addressing hate speech requires the involvement of both automatic methods, which utilize natural language processing and machine learning models, and non-automatic methods, which involve human judgment and policy regulations. The complex and subjective nature of hate speech makes reliance on legal regulations alone insufficient, necessitating the development of AI-based linguistic and critical discourse analyses to effectively manage and mitigate these challenges. This dissertation primarily focuses on automatic approaches for detecting and analyzing hate speech, specifically within Ethiopia's dynamic social, political, and cultural context, where the challenges are especially pronounced.
The dissertation is structured to provide a comprehensive approach for detecting and analyzing hate speech by designing and implementing five main components: detection, target identification, intensity determination, multimodal detection, and detoxification. We present several datasets that have been compiled using various data annotation methods, aimed at mitigating the impact of hate speech. It also presents novel data sampling strategies and preprocessing pipelines, which addresses data imbalance problems in hate speech studies.
One way to obtain these datasets is crowdsourcing. We explore the viability of crowdsourcing as a method for annotating hate speech data and present hate speech datasets for Amharic, a low-resource language, and French, a high-resource language, utilizing the Yandex Toloka platform. With regard to crowdsourcing, our findings highlight the opportunities and challenges of crowdsourcing for different languages and emphasize the need for careful quality control mechanisms. Additionally, crowdsourcing poses greater challenges for low-resource languages due to the scarcity of crowd workers, which increases the likelihood of malicious users participating in the annotation task.
Another approach for data annotation is to employ an in-house annotation setup, which ensures the creation of high-quality annotated hate speech datasets for Amharic under a controlled setup. We present a dataset of 15.1k tweets, annotated using WebAnno, showcasing the benefits of controlled annotation environments over crowdsourcing by achieving higher inter-annotator agreement.
The insights from both annotation strategies, crowdsourcing and in-house, highlight that hate speech annotation is highly subjective, requiring diverse contextual background information. This addresses our first research question: What are the main challenges in crowdsourcing and in-house hate speech annotation approaches?
We introduce a new multidimensional dataset, specifically focusing on three tasks: category classification, target community identification, and intensity ratings. The findings highlight how hate speech in Ethiopia often targets ethnic and political identities, which reflects the complex socio-political dynamics of Ethiopia, addressing our second research question: To what extent do hate speech disproportionately target specific vulnerable communities? Additionally, experimental results illustrate how hate and offensive speech manifests itself as continuous values, rather than discrete, binary categories, requiring a more comprehensive and in-depth analysis of intensities while studying hate and offensive speech. These findings address our third research question: How can hate and offensive speech be understood: as distinct categories or as values on a spectrum of varying intensities?
The dissertation expands the research into a multimodal analysis by examining hate speech in Amharic memes, which aims to address the fourth research question: To what extent do multimodality enhance the detection of hate speech compared to unimodal approaches? The findings from multimodal experiments highlight the superiority of multimodal models over unimodal approaches.
Detecting hate speech, identifying the targets, and assessing its intensity can help content moderators to remove harmful messages from social media platforms. However, these measures alone are insufficient to address online abuse in a broader context. Thus, rewriting toxic content into a non-toxic form provides additional opportunities to enhance online safety. To this end, we introduce the first parallel dataset for Amharic, containing toxic textual inputs and their non-toxic counterparts, generated using text rewriting and rephrasing techniques. We investigate methods for rephrasing toxic content into more neutral language, highlighting the challenges large language models (LLMs) like GPT-4 encounter due to issues with inaccurate and incoherent outputs, addressing the fifth research question: What challenges do large language models (LLMs) face in Amharic text detoxification task?
In summary, this dissertation makes significant contributions by developing comprehensive datasets and methodologies to mitigate the pressing issue of online hate speech, within a low-resource languages context. It offers novel insights into the complex nature of hate speech, spanning detection, categorization, intensity prediction, and text detoxification efforts in the context of Ethiopia, a country having diverse social, political and cultural complexities. These contributions pave the way for future research and technological advancements in creating safer online environments, advocating a multi-faceted approach to combating online hate speech in situations where cultural and linguistic diversities are prominent.Diese Dissertation befasst sich mit dem Problem "Hassreden im digitalen Zeitalter“, insbesondere in der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der sozialen Medien. In den letzten Jahrzehnten sind die Plattformen der sozialen Medien zu einem fruchtbaren Boden für Debatten über verschiedene soziale und politische Themen geworden. Diese Offenheit hat jedoch auch die alarmierende Verbreitung von hasserfüllten und diskriminierenden Botschaften begünstigt.
Der Umgang mit Hassreden erfordert sowohl automatische Methoden, die natürliche Sprachverarbeitung und Modelle des maschinellen Lernens nutzen, als auch nichtautomatische Methoden, die menschliches Urteilsvermögen und politische Regelungen einbeziehen. Aufgrund der komplexen und subjektiven Natur von Hassreden sind gesetzliche Regelungen allein nicht ausreichend, so dass die Entwicklung von KI-basierten linguistischen und kritischen Diskursanalysen erforderlich ist, um diese Herausforderungen effektiv zu bewältigen und zu entschärfen. Diese Dissertation konzentriert sich in erster Linie auf automatische Ansätze zur Erkennung und Analyse von Hassreden, insbesondere im dynamischen sozialen, politischen und kulturellen Kontext Äthiopiens, wo die Herausforderungen besonders ausgeprägt sind.
Die Dissertation ist so strukturiert, dass sie einen umfassenden Ansatz zum Verständnis von Hassreden durch vier verschiedene Analyseebenen bietet: Erkennung, Zielidentifizierung, Intensitätsbewertung und Detoxifizierung. Wir stellen mehrere Datensätze vor, die mit verschiedenen Methoden der Datenannotation zusammengestellt wurden, um die Auswirkungen von Hassreden zu mildern. Darüber hinaus werden neuartige Strategien zur Datenerfassung und Datenvorverarbeitung vorgestellt, die sich mit Problemen des Datenungleichgewichts bei Studien zu Hassreden befassen.
Eine Möglichkeit, diese Datensätze zu erhalten, ist Crowdsourcing. Wir untersuchen die Durchführbarkeit von Crowdsourcing als Methode zur Annotation von Hassrededaten und präsentieren Datensätze für Amharisch, eine Sprache mit geringen Ressourcen, und Französisch, eine Sprache mit vielen Ressourcen, unter Verwendung der Yandex-Toloka-Plattform. Im Hinblick auf Crowdsourcing zeigen unsere Ergebnisse die Möglichkeiten und Herausforderungen von Crowdsourcing für verschiedene Sprachen auf und betonen die Notwendigkeit sorgfältiger Qualitätskontrollmechanismen. Darüber hinaus stellt Crowdsourcing für Sprachen mit geringen Ressourcen eine größere Herausforderung dar, da es nur wenige Crowdworker gibt, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass böswillige Benutzer an dem Annotationsprojekt teilnehmen.
Ein weiterer Ansatz für die Annotation von Daten ist die Verwendung einer internen Annotationsumgebung, die die Erstellung hochwertiger annotierter Hassreden-Datensätze für Amharisch unter kontrollierten Bedingungen gewährleistet. Wir präsentieren einen Datensatz von 15,1 tausend Tweets, die mit WebAnno annotiert wurden, und zeigen die Vorteile von kontrollierten Annotationsumgebungen gegenüber Crowdsourcing, indem wir eine höhere Übereinstimmung zwischen den Annotatoren erreichen.
Die Erkenntnisse aus beiden Annotationsstrategien, Crowdsourcing und Inhouse, machen deutlich, dass die Annotation von Hassreden sehr subjektiv ist und verschiedene kontextbezogene Hintergrundinformationen erfordert. Daraus ergibt sich unsere erste Forschungsfrage: Was stellt die größten Herausforderungen in Crowdsourcing- und Inhouse-Annotationsprojekten von Hassreden dar?
Wir stellen einen neuen multidimensionalen Datensatz vor, der sich speziell auf drei Aufgaben konzentriert: Klassifizierung von Kategorien, Identifizierung der Zielgemeinschaft und Bewertung der Intensität. Die Ergebnisse zeigen, dass Hassreden in Äthiopien häufig auf ethnische und politische Identitäten abzielen, was die komplexe soziopolitische Dynamik Äthiopiens widerspiegelt und unsere zweite Forschungsfrage beantwortet: Inwieweit richten sich Hassreden unverhältnismäßig stark gegen bestimmte gefährdete Gemeinschaften? Darüber hinaus veranschaulichen die experimentellen Ergebnisse, wie sich Hass und beleidigende Äußerungen als kontinuierliche Werte und nicht als diskrete, binäre Kategorien manifestieren, was eine umfassendere und tiefgreifendere Analyse der Intensität bei der Untersuchung von Hass und beleidigenden Äußerungen erfordert. Diese Ergebnisse gehen auf unsere dritte Forschungsfrage ein: Wie können Hass und beleidigende Äußerungen verstanden werden: als unterschiedliche Kategorien oder als Werte auf einem Spektrum unterschiedlicher Intensität?
In der Dissertation wird die Forschung auf eine multimodale Analyse ausgeweitet, indem Hassrede in amharischen Memes untersucht wird, um die vierte Forschungsfrage zu beantworten: Inwieweit verbessert Multimodalität die Erkennung von Hassrede im Vergleich zu unimodalen Ansätzen? Die Ergebnisse der multimodalen Experimente unterstreichen die Überlegenheit der multimodalen Modelle gegenüber unimodalen Ansätzen.
Die Erkennung von Hassreden, die Identifizierung der Ziele und die Bewertung ihrer Intensität können Moderatoren dabei helfen, schädliche Nachrichten von Social-Media-Plattformen zu entfernen. Diese Maßnahmen allein reichen jedoch nicht aus, um Online-Missbrauch in einem breiteren Kontext zu bekämpfen. Daher bietet die Umformung toxischer Inhalte in eine nicht-toxische Form zusätzliche Möglichkeiten zur Verbesserung der Online-Sicherheit. Zu diesem Zweck stellen wir den ersten parallelen Datensatz für Amharisch vor, der toxische Texteingaben und ihre ungiftigen Gegenstücke enthält, die mithilfe von Techniken zum Paraphrasieren von Texten erzeugt wurden. Wir untersuchen Methoden zur Umformulierung toxischer Inhalte in eine neutralere Sprache und heben die Herausforderungen hervor, denen sich große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 aufgrund von Halluzinationen gegenübersehen, um die fünfte Forschungsfrage zu beantworten: Welche Herausforderungen stellen sich großen Sprachmodellen (LLMs) bei der Detoxifikation von amharischen Texten?
Zusammenfassend leistet diese Dissertation durch die Entwicklung umfassender Datensätze und Methoden zur Detoxifizierung von Online-Hassrede in ressourcenarmen Sprachen einen wichtigen Beitrag. Sie bietet neue Einblicke in die komplexe Natur von Hassreden, die die Erkennung, Kategorisierung, Intensitätsbewertung und Detoxifizierung von Texten in Äthiopien, einem Land mit vielfältigen sozialen, politischen und kulturellen Gegebenheiten, umfassen. Diese Beiträge ebnen den Weg für künftige Forschung und technologische Fortschritte bei der Schaffung sicherer Online-Umgebungen und befürworten einen vielschichtigen Ansatz zur Bekämpfung von Online-Hassreden in Situationen, in denen kulturelle und sprachliche Unterschiede im Vordergrund stehen
Evaluation of sarcopenia as a prognostic factor for mortality in patients with early transjugular intrahepatic portosystemic shunt (early TIPS)
Get PDFZiel dieser Studie war es, die Prävalenz der Sarkopenie in early TIPS Patient:innen zu erfassen und den Zusammenhang zwischen Sarkopenie und Mortalität in dieser Patientengruppe zu ermitteln.
Diese retrospektive, monozentrische Studie umfasste alle Patient:innen, die zwischen Januar 2015 und Juli 2022 in unserem Krankenhaus einem early TIPS unterzogen wurden (n= 43; 24 Männer, 19 Frauen; Durchschnittsalter (Standardabweichung) 54,4 (11,5) Jahre). Das Überleben der Patient:innen wurde über sechs Monate nach der Implantation eines early TIPS überwacht. Der Skelettmuskelindex (SMI) und die Muskeldichte (mMRA) wurden anhand der gesamten Skelettmuskelfläche auf Höhe des dritten Lendenwirbels in Computertomographiebilder ermittelt. Die Patient:innen wurden als sarkopen eingestuft, wenn der SMI unter 52,4 cm2/m2 bei Männern und unter 38,5 cm2/m2 bei Frauen lag. Die statistischen Analysen wurden anhand von Kaplan-Meier-Kurven und einer multivariaten Cox-Regressionsanalyse durchgeführt. Als unabhängige Variablen wurden das Alter der Patienten, die mittlere Muskelstrahlungsabschwächung (mMRA), der Model for the Endstage of Liver Disease-Score (MELD-Score) und der Child-Pugh-Score einbezogen.
Von allen Patient:innen wurden 29/43 als sarkopen eingestuft (67%; 19 Männer; 10 Frauen). Die Gesamtmortalität über sechs Monate betrug 22/43 (51%; 14 Männer; 8 Frauen). Bei den sarkopenen Patient:innen lag die Sterblichkeit bei 72%, während diese in der nicht sarkopenen Gruppe 7% betrug. Die multivariate Cox-Regressionsanalyse ergab einen signifikanten Zusammenhang zwischen Mortalität und Sarkopenie (HR = 6,65; 95%-KI: 1,13-39,2; p = 0,036) und niedrigem mMRA (HR = 0,95; 95%-KI: 0,91-0,99; p = 0,025). Für das Alter der Patienten, den MELD-Score, den Taillenumfang oder den Child-Pugh-Score wurde kein signifikanter Einfluss auf die Mortalität festgestellt (alle p > 0,05).
Zusammenfassend zeigt diese Studie, dass Sarkopenie, bestimmt durch den SMI und einen niedrigen mMRA-Wert, ein unabhängiger prognostischer Faktor für die Mortalität der Patient:innen ist, die nach einer akuten gastroösophagealen Varizenblutung mittels early TIPS behandelt wurden. Sarkopene Patient:innen, die mittels early TIPS behandelt wurden, haben ein höheres Mortalitätsrisiko als nicht sarkopene Patient:innen, was zusätzliche Behandlungsanpassungen für sarkopenen Patient:innen nahelegt, um ihre Prognose nach early TIPS zu verbessern