Im Niedertemperaturplasma einer Stickstoff-Hochfrequenzgasentladung werden mit Hilfe der plasmadiagnostischen Methoden LIF und OES räumliche Konzentrationsprofile der N2-Triplett-Zustände A, B und C in verschiedenen Schwingungsniveaus studiert. Dabei wird die Druckabhängigkeit im Bereich 30 bis 100 Pa und die Abhängigkeit von der Brennspannung bis 250 V untersucht. Die deutlich unterschiedlichen räumlichen Verteilungen der verschiedenen Spezies werden mit Hilfe einer Modellierung beschrieben, die sowohl Elektronenstoßanregung in der Plasmarandschicht als auch Diffusion, Stoßabregung, Kaskadenprozesse sowie Deaktivierung durch Wandstöße berücksichtigt. Dabei zeigt sich, daß vor allem Wandstöße für die räumliche Verteilung der langlebigen Spezies A(v=0,1) von zentraler Bedeutung sind. Die kurzlebigen C und B finden sich hingegen hauptsächlich in der Plasmarandschicht. Durch die Kombination der LIF mit Rayleighstreulichtexperimenten werden absolute Teilchendichten der drei Triplett-Zustände bestimmt.

Kontroll av trafik på och kring flygfält är ett krav för att få industrin och dess relaterade tjänster att upnå den säkerhet och effektivitet som krävs i dagens samhälle. Detta har traditionellt gjorts med bemannade kontrolltorn med full utsikt över fältet. Dessa torn är dock kostsamma både i konstruktion, drift och bemanning. Flygtrafik kontroll på distans har varit i utveckling under de senaste åren. Dessa projekt har som mål att sänka kostnader och låta avlägsna flygplatser med lite eller säsongsbaserad trafik att ändå ha tillgång till flygkontrollanter vid behov året om. Sådan teknologi kräver att kamera och positionsbestämning arbetar tillsammans med ett användargränssnitt som presenterar all relevant information på ett effektivt och intuitivt sätt. Denna rapport täcker designval och teknologier använda i utvecklingen av ett gränssnitt som använder augumented reality för att binda renderade element till ett objekt i bild igenom att utnyttja dess GPS koordinater. Projektet har som mål att visa ett produktkoncept som realistiskt sett skulle kunna utvecklas till en kommersiell produkt. Den färdiga applikationen använder ett set av tidsstämplade GPS koordinater från fordon i trafik på ett flygfält samt video av området. Applikationen använder kamerakalibrering för att bestämma kamerans position och orientering för att sedan omvandla GPS position till skärmposition så att man kan binda grafiska element till GPS koordinaterna vilket i detta fall är fordonen i drift. Projektet utnyttjar OpenGL samt fritt tillgängliga bibliotek för att hantera uppspelning av videofil, avkodning av bildformat och projektion av koordinater inom applikationen. Resultatet visar ett troligt produktkoncept som kan utnyttjas inom framtida produkter och system samt hur ett sådant systems användargränssnitt kan se ut, då projektet använder välkända kalibreringsmetoder och bibliotek som används inom industrin. / Air- and ground traffic control of any airport or airfield is a vital task necessary to ensure the safety and reliability of the services it provides and the efficiency of the infrastructure. Traditionally done through manned towers with an outlook over the field where operators can guide the traffic into safe takeoffs and landings. This traditional air-traffic control tower is, however, costly to build, maintain and staff. The remotecontrolled tower has been in development for some time now, meant to reduce cost and provide operators to any field utilizing the technology when need arise, even in remote locations with season dependent usage. However, with such technology one needs a camera, geographic locators, and information interfaces to all work together. This report covers the design and technologies used to develop an Augmented Reality interface that anchors its position based on a geographic locator using the GPS system. Its objective is to showcase or conceptualize a product that could realistically be developed further into a commercially viable system. Used within the application is a subset of timestamped GPS data of moving vehicles and a recorded video of the same area. Using Camera Calibration algorithms to find the location of the camera and line up the position of calibration points and their viewed position in the video one can later track the vehicles and attach AR-interfaces over them. All of which is rendered using OpenGL and freely available libraries for video playback and more. The result showcases a viable conceptualization of what future products might look like using current graphical guidelines and well-known calibration methods using a graphics library that is well used within the industry and multiple application or game engines.

Für das CsI(Tl)-Kalorimeter des Babar-Detektors wurde ein Verfahren zur Kalibration entwickelt und implementiert. Es ist in der Lage, für alle 6580 Kristalle absolute Kalibrationskonstanten zu bestimmen und die zeitliche Änderung der Kristalleigenschaften zu monitorieren. Der Algorithmus basiert auf dem Vergleich von gemessener Energie und erwarteter deponierter Energie von Teilchen aus Ereignissen der Bhabha-Streuung. Die gemessene Energie wird aus einem Cluster von getroffenen Kristallen bestimmt, wobei die Kalibrierung der Einzelkristallenergien durch Multiplikation mit einer Kalibrationskonstante c erfolgt. Die erwartete Energie wird aus einer Monte-Carlo-Simulation extrahiert. Die Minimierung eines chi^2-Terms - in dem erwartete und gemessene Cluster-Energien verglichen werden - bezüglich der Kalibrationskonstanten c, führt zu einem linearen Gleichungssystem mit einer 6580*6580 Matrix, die numerisch invertiert werden kann. Die Methode kalibriert die Kristalle im Energiebereich von 2,5 bis 8 GeV. Bei einer Luminosität von 3*10^33 Ereignissen pro cm^2 und s erlaubt die hohe Rate an Bhabha-Ereignissen am PEP-II-Beschleuniger eine Kalibration mit einer statistischen Genauigkeit von 0,32 % innerhalb von 12 Stunden. Der Einfluss systematischer Unsicherheiten wurde untersucht und zu +0,81% -0,72% abgeschätzt. Durch die Kalibration konnten Energieauflösungen sigma_E / E von 1,8% bei Elektronen mit einer Energie von 7,5 GeV erreicht werden. Im Jahr 2000 wurde von Mitte Mai bis Ende Oktober ein Absinken der Lichtausbeute der Kristalle der Endkappe von etwa 2,8% beobachtet. / A technique to calibrate the CsI(Tl) calorimeter of the Babar experiment was developed and implemented. The method allows a calculation of absolute calibration constants for all 6580 crystals. With these constants, a monitoring of the change of the light yield of the crystals is possible. The algorithm is based on the comparison of the measured energy and the expected deposited energy of particles in Bhabha scattering events. The measured energy is calculated from a cluster of hit crystals. The individual crystal energies are calibrated by a multiplication with a calibration constant c. The expected energy is extracted from a Monte-Carlo-Simulation. Minimizing a chi^2 term - which compares the expected and the measured cluster energies - with respect to the constants c yields a system of linear equations with a 6580x6580 matrix, that can be inverted numerically. The crystals are calibrated in an energy range of 2.5 to 8 GeV. The large rate of Bhabha scattering events at the PEP-II accelerator allows a calibration with a statistical precision of 0.32% within 12 hours of data taking at a luminosity of 3*10^33 events per square centimeter and second. The influence of systematic uncertainties was studied and estimated to be +0.81% -0.72%. Due to the calibration an energy resolution sigma_E / E of 1.8% could be obtained for electrons with an energy of 7.5 GeV. With the calibration constants a decrease in the lightyield of the endcap crystals of 2.8% could be observed between May and October 2000.

Im Niedertemperaturplasma einer Stickstoff-Hochfrequenzgasentladung werden mit Hilfe der plasmadiagnostischen Methoden LIF und OES räumliche Konzentrationsprofile der N2-Triplett-Zustände A, B und C in verschiedenen Schwingungsniveaus studiert. Dabei wird die Druckabhängigkeit im Bereich 30 bis 100 Pa und die Abhängigkeit von der Brennspannung bis 250 V untersucht. Die deutlich unterschiedlichen räumlichen Verteilungen der verschiedenen Spezies werden mit Hilfe einer Modellierung beschrieben, die sowohl Elektronenstoßanregung in der Plasmarandschicht als auch Diffusion, Stoßabregung, Kaskadenprozesse sowie Deaktivierung durch Wandstöße berücksichtigt. Dabei zeigt sich, daß vor allem Wandstöße für die räumliche Verteilung der langlebigen Spezies A(v=0,1) von zentraler Bedeutung sind. Die kurzlebigen C und B finden sich hingegen hauptsächlich in der Plasmarandschicht. Durch die Kombination der LIF mit Rayleighstreulichtexperimenten werden absolute Teilchendichten der drei Triplett-Zustände bestimmt.

Für das CsI(Tl)-Kalorimeter des Babar-Detektors wurde ein Verfahren zur Kalibration entwickelt und implementiert. Es ist in der Lage, für alle 6580 Kristalle absolute Kalibrationskonstanten zu bestimmen und die zeitliche Änderung der Kristalleigenschaften zu monitorieren. Der Algorithmus basiert auf dem Vergleich von gemessener Energie und erwarteter deponierter Energie von Teilchen aus Ereignissen der Bhabha-Streuung. Die gemessene Energie wird aus einem Cluster von getroffenen Kristallen bestimmt, wobei die Kalibrierung der Einzelkristallenergien durch Multiplikation mit einer Kalibrationskonstante c erfolgt. Die erwartete Energie wird aus einer Monte-Carlo-Simulation extrahiert. Die Minimierung eines chi^2-Terms - in dem erwartete und gemessene Cluster-Energien verglichen werden - bezüglich der Kalibrationskonstanten c, führt zu einem linearen Gleichungssystem mit einer 6580*6580 Matrix, die numerisch invertiert werden kann. Die Methode kalibriert die Kristalle im Energiebereich von 2,5 bis 8 GeV. Bei einer Luminosität von 3*10^33 Ereignissen pro cm^2 und s erlaubt die hohe Rate an Bhabha-Ereignissen am PEP-II-Beschleuniger eine Kalibration mit einer statistischen Genauigkeit von 0,32 % innerhalb von 12 Stunden. Der Einfluss systematischer Unsicherheiten wurde untersucht und zu +0,81% -0,72% abgeschätzt. Durch die Kalibration konnten Energieauflösungen sigma_E / E von 1,8% bei Elektronen mit einer Energie von 7,5 GeV erreicht werden. Im Jahr 2000 wurde von Mitte Mai bis Ende Oktober ein Absinken der Lichtausbeute der Kristalle der Endkappe von etwa 2,8% beobachtet. / A technique to calibrate the CsI(Tl) calorimeter of the Babar experiment was developed and implemented. The method allows a calculation of absolute calibration constants for all 6580 crystals. With these constants, a monitoring of the change of the light yield of the crystals is possible. The algorithm is based on the comparison of the measured energy and the expected deposited energy of particles in Bhabha scattering events. The measured energy is calculated from a cluster of hit crystals. The individual crystal energies are calibrated by a multiplication with a calibration constant c. The expected energy is extracted from a Monte-Carlo-Simulation. Minimizing a chi^2 term - which compares the expected and the measured cluster energies - with respect to the constants c yields a system of linear equations with a 6580x6580 matrix, that can be inverted numerically. The crystals are calibrated in an energy range of 2.5 to 8 GeV. The large rate of Bhabha scattering events at the PEP-II accelerator allows a calibration with a statistical precision of 0.32% within 12 hours of data taking at a luminosity of 3*10^33 events per square centimeter and second. The influence of systematic uncertainties was studied and estimated to be +0.81% -0.72%. Due to the calibration an energy resolution sigma_E / E of 1.8% could be obtained for electrons with an energy of 7.5 GeV. With the calibration constants a decrease in the lightyield of the endcap crystals of 2.8% could be observed between May and October 2000.

Die Urbanisierung und Ausbreitung von Siedlungsgebieten führt unweigerlich zur Beeinträchtigung der daran angrenzenden Ökosysteme. Haupteinflussfaktoren sind häufig Abwassereinleitungen bzw. Entlastungen, die eine stoffliche und hydraulische Belastung für natürliche Lebensräume darstellen. Um diese zu begrenzen und betroffene Ökosysteme besser zu schützen, ist die Kenntnis der im Abwasser transportierten Inhaltsstoffe von entscheidender Bedeutung. Ziel der Arbeit war es daher, das Systemverständnis der Abwasserzusammensetzung über die Standard-Analyseparameter hinaus zu erweitern, durch den Einsatz von in situ UV-/Vis-Messtechnik ergänzt durch die Bestimmung pharmazeutischer Spurenstoffe. Der einfache lineare Kalibrieransatz zur Beschreibung der Abflussbedingungen Trocken- und Allwetter im Mischwasserkanal wurde durch das ODR-Verfahren (Ordinary Distance Regression) ergänzt, um die Varianzhomogenität der zugrundeliegenden Messdaten zu berücksichtigen und präzisere Abschätzungen zu liefern. Neben der Kalibrierung für die Parameter TSGes, oTSGes, CSBGes, CSBmf, TOC und DOC erfolgte zusätzlich die Beschreibung der Fraktion feiner Partikel von 0,45 µm bis 63 µm als TS63 und oTS63, da diese als Träger von Schadstoffen fungieren und ein Nachweis durch das DWA-A 102 gefordert wird. Für die insgesamt 16 Kalibrierungen wurden die Wellenlängen 230nm, 300nm und 732,5nm verwendet. Die Bestimmtheitsmaße reichen dabei von 0,43 (TS63 – Allwetter) bis 0,92 (oTS63 – Trockenwetter). Durch zeitlich hochaufgelöste Messungen wurde der Tagesverlauf der Fracht von 12 pharmazeutischen Spurenstoffen des häuslichen Schmutzwasserabflusses bestimmt. Der Verlauf zeigt insbesondere für Clarithromycin, Gabapentin und Metoprolol einen wiederkehrenden Tagesgang im Schwankungsbereich des 1,5- bis 4-fachen der mittleren Tagesfracht, wobei weitere Stoffe um das 1,5- (Clarithromycin) bis 5-fache (Pregabalin, Telmisartan) der mittleren Tagesfracht schwanken. Für die untersuchten pharmazeutischen Spurenstoffe Citalopram (Rohprobe: 28%, <63µm: 21%) und Telmisartan (Rohprobe: 22%, <63µm: 27%) konnten Anhaftungen an den Feststoffen nachgewiesen werden. Diese fanden vorrangig an der Fraktion <63µm statt. Eine Korrelation zu den untersuchten nass-chemischen Analyseparametern konnte jedoch nicht hergestellt werden.:Abbildungsverzeichnis v Tabellenverzeichnis ix Abkürzungsverzeichnis xi 1 Einleitung 1 1.1 Hintergrund . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 Zielstellung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 2 Grundlagen 5 2.1 Abwassercharakteristik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.1.1 Herkunft und Anfall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.1.2 Beschaffenheit und Beschreibung von Summenparametern . . . . . . 7 2.2 Feststoffe im Kanalsystem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.2.1 Auswirkung von Niederschlagsabflüssen in Mischwasserkanälen . . . . 9 2.2.2 Feinfraktion TS63 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.3 Optische Spektroskopie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.3.1 Grundlagen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.3.2 Störeinflüsse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.3.3 Anwendung zur Beschreibung von Abwasserparametern . . . . . . . . 16 2.3.4 Verfahren zur Kalibrierung von Online-Spektrophotometern . . . . . 18 2.4 Pharmazeutische Spurenstoffe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.4.1 Relevante Kinetik und Ausscheidungswege . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.4.2 Priorisierung umweltrelevanter Arzneimittel . . . . . . . . . . . . . . 21 2.4.3 Feststoffaffinität & Sorptionspotential . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.4.4 Bewertung und Beschreibung ausgewählter Stoffe . . . . . . . . . . . 24 3 Material 33 3.1 Einzugsgebiet der Messstation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 iii Inhaltsverzeichnis 3.2 Equipment im Messstationsbetrieb . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.2.1 Online-Spektrophotometer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.2.2 Probenehmer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 3.2.3 Durchfluss- und Füllstandsmessgeräte . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.3 Aufbau und Anordnung des Messequipments . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 4 Methode 41 4.1 Datenerhebung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 4.1.1 Probenahmekonzept . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 4.1.2 Probengewinnung am Standort MS 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 4.1.3 Durchführung der nass-chemischen Analysen . . . . . . . . . . . . . . 44 4.2 Datenanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 4.2.1 Datenvorbereitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 4.2.2 Interquartilsabstand (IQR) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 4.2.3 Gradientenfilterung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 4.2.4 Glättung mittels LOWESS und gleitendem Mittelwert . . . . . . . . 48 4.3 Kalibrierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 4.3.1 Lineare Einfachregression (OLS) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 4.3.2 Orthogonale Einfachregression (ODR) . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 4.3.3 Bewertung der Modellgüte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 4.4 Formulierung von Modellunsicherheiten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 4.4.1 Vorbetrachtungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 4.4.2 Ermittlungsmethode A der Standardunsicherheit . . . . . . . . . . . 55 4.4.3 Ermittlungsmethode B der Standardunsicherheit . . . . . . . . . . . . 56 4.4.4 Ermittlung der kombinierten Standardunsicherheit . . . . . . . . . . 56 4.4.5 Ermittlung der erweiterten Unsicherheit . . . . . . . . . . . . . . . . 56 4.5 Pharmazeutische Spurenstoffanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 4.5.1 Auswahl der Spurenstoffe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 4.5.2 Bestimmung pharmazeutischer Spurenstoffe . . . . . . . . . . . . . . 58 4.5.3 Berechnung pharmazeutischer Tagesdosen auf Basis gemessener Konzentrationen im Schmutzwasser . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 5 Ergebnisse 61 5.1 Datenanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 5.1.1 Überblick und Einordnung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 5.1.2 Datenvorbereitung des Durchfluss- und Füllstandssignals . . . . . . . 61 5.1.3 Separation von Regenwetterzeiten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 5.2 Vorbetrachtungen zur Kalibrierung des Spektrophotometers . . . . . . . . . 66 5.3 Ermittlung der geeignetsten Wellenlängen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 5.4 Kalibrierung und Validierung durch Datenaufteilung . . . . . . . . . . . . . 69 5.4.1 Feststoffgehalt gesamt (TSGes) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 5.4.2 Feststoffgehalt < 63 µm (TS63) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 5.4.3 Weitere Kalibrierungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76Inhaltsverzeichnis iii 5.5 Vorbetrachtungen der weiterführenden Validierung . . . . . . . . . . . . . . 78 5.5.1 Datenzuordnung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 5.5.2 Durchfluss- und Füllstandskontrolle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 5.6 Weiterführende Validierung durch Mischproben . . . . . . . . . . . . . . . . 81 5.6.1 Feststoffgehalt gesamt (TSGes) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 5.6.2 Feststoffgehalt < 63 µm (TS63) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 5.6.3 Weitere Validierungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 5.7 Pharmazeutische Spurenstoffanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 5.7.1 Vorbetrachtung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 5.7.2 Adsorptionsverhalten im Schmutzwasser . . . . . . . . . . . . . . . . 89 5.7.3 Korrelation zu nass-chemischen Analyseparametern . . . . . . . . . . 91 5.7.4 Tagesgang pharmazeutischer Spurenstoffe . . . . . . . . . . . . . . . 92 5.7.5 Errechnete DDD im Tagesverlauf . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 6 Diskussion 103 6.1 Datenanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 6.1.1 Probenvorbereitung und Analyse des TS63 . . . . . . . . . . . . . . . 103 6.1.2 Datenvorbereitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 6.2 Kalibrierung und Validierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 6.2.1 Bewertung der Kalibrierung und Validierung durch Datenaufteilung . 105 6.2.2 Bewertung der weiterführenden Validierung . . . . . . . . . . . . . . 107 6.3 Pharmazeutische Spurenstoffe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 7 Schlussfolgerungen und Ausblick 115 Literaturverzeichnis 119 Anhang 135 A Anhang zu Kapitel 4 – Methode 135 A.1 Voruntersuchung zur pharmazeutischen Spurenstoffbestimmung . . . . . . . 135 A.2 Handlungsanweisung zur Probenvorbereitung am ISI . . . . . . . . . . . . . 138 A.3 Angabe der Unsicherheit nach ISO (2008) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 B Anhang zu Kapitel 5 – Ergebnisse 141 B.1 Niederschlagsabflussbeziehung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 B.1.1 Auswertung des Durchflusses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 B.1.2 Auswertung der Fließgeschwindigkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 B.2 Weitere Kalibrierungen und Validierungen durch Datenaufteilung . . . . . . 144 B.2.1 Organischer Feststoffgehalt gesamt (oTSGes) . . . . . . . . . . . . . . 144 B.2.2 Organischer Feststoffgehalt < 63 µm (oTS63) . . . . . . . . . . . . . . 146 B.2.3 Chemischer Sauerstoffbedarf gesamt (CSBGes) . . . . . . . . . . . . . 148 B.2.4 Chemischer Sauerstoffbedarf membranfiltriert (CSBmf) . . . . . . . . 151iv Inhaltsverzeichnis B.2.5 Organischer Kohlenstoff gesamt (TOC) . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 B.2.6 Organischer Kohlenstoff gelöst (DOC) . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 B.3 Weitere Validierungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 B.3.1 Organischer Feststoffgehalt gesamt (oTSGes) . . . . . . . . . . . . . . 158 B.3.2 Organischer Feststoffgehalt < 63 µm (oTS63) . . . . . . . . . . . . . . 160 B.3.3 Chemischer Sauerstoffbedarf gesamt (CSBGes) . . . . . . . . . . . . . 162 B.3.4 Chemischer Sauerstoffbedarf membranfiltriert (CSBmf) . . . . . . . . 164 B.3.5 Gesamter organischer Kohlenstoff (TOC) . . . . . . . . . . . . . . . . 166 B.3.6 Gelöster organischer Kohlenstoff (DOC) . . . . . . . . . . . . . . . . 168

Im Rahmen der vorliegenden Dissertationsschrift „Semi-quantitative röntgentomographische Untersuchungen zur Biodistribution von magnetischen Nanopartikeln in biologischem Gewebe“ wurden tomographische Untersuchungen an biologischen Objekten durchgeführt. Bei diesen Objekten handelt es sich um Gewebeproben nach minimal-invasiven Krebstherapien wie zum Beispiel magnetischem Drug Targeting und magnetischer Wärmebehandlung. Der Erfolg dieser Therapien ist sowohl abhängig von der korrekten Verteilung der magnetischen Nanopartikel als auch von der Tatsache, dass diese in der Zielregion in einer ausreichenden Menge vorhanden sind. Das Vorliegen dieser beiden Voraussetzungen ist in der vorliegenden Arbeit untersucht worden. Dabei lag der Schwerpunkt der Arbeit auf der Quantifizierung von magnetischem Material in unterschiedlichen biologischen Gewebeproben mittels Röntgenmikrocomputertomographie (XµCT). Für diesen Zweck wurde ein Kalibrationssystem mit speziellen Phantomen entwickelt, mit dessen Hilfe eine Nanopartikelkonzentration einem Grauwert voxelweise zugewiesen werden kann. Mit Hilfe der Kalibration kann der Nanopartikelgehalt sowohl in monochromatischen als auch in polychromatischen tomographischen Daten im Vergleich zu magnetorelaxometrischen Ergebnissen mit wenigen Prozent Abweichung ermittelt werden. Trotz Polychromasie und damit einhergehenden Artefakten können 3-dimensionale röntgentomographische Datensätze mit einer geringfügigen Konzentrationsabweichung im Vergleich zur quantitativen Messmethode Magnetorelaxometrie semi-quantitativ ausgewertet werden. / The success of the minimal invasive cancer therapies, called magnetic drug targeting and magnetic heating treatment, depends strongly on the correct distribution of the magnetic nanoparticles on one side. On the other side it depends on the fact that a sufficient amount of magnetic nanoparticles carrying drugs is accumulated in the target region. To study whether these two requirements are fulfilled motivates this PhD thesis „Semi-quantitative X-ray-tomography examinations of biodistribution of magnetic nanoparticles in biological tissues“. The analysis of the distribution of the magnetic nanoparticles in tumours and other tissue examples is realized by means of X-ray-micro computer tomography (XμCT). The work focuses on the quantification of the magnetic nanoparticles in different biological tissue samples by means of XµCT. A calibration of the tomographic devices with adequate phantoms, developed in the frame of this work, opens now the possibility to analyze tomographic data in a semi-quantitative manner. Thus, the nanoparticle concentration can be allocated voxel-wise to the grey values of the three-dimensional tomographic data. With the help of calibration of the tomography equipments used, polychromatic as well as monochromatic three-dimensional representations of objects can be analyzed with regard to the biodistribution of magnetic nanoparticles as well as with regard to their quantity. The semi-quantitative results have been compared with results obtained with a quantitative measurement method magnetorelaxometry (MRX). Thereby a good agreement of the semi-quantitative and quantitative data has been figured out.

Im Rahmen der vorliegenden Dissertationsschrift „Semi-quantitative röntgentomographische Untersuchungen zur Biodistribution von magnetischen Nanopartikeln in biologischem Gewebe“ wurden tomographische Untersuchungen an biologischen Objekten durchgeführt. Bei diesen Objekten handelt es sich um Gewebeproben nach minimal-invasiven Krebstherapien wie zum Beispiel magnetischem Drug Targeting und magnetischer Wärmebehandlung. Der Erfolg dieser Therapien ist sowohl abhängig von der korrekten Verteilung der magnetischen Nanopartikel als auch von der Tatsache, dass diese in der Zielregion in einer ausreichenden Menge vorhanden sind. Das Vorliegen dieser beiden Voraussetzungen ist in der vorliegenden Arbeit untersucht worden. Dabei lag der Schwerpunkt der Arbeit auf der Quantifizierung von magnetischem Material in unterschiedlichen biologischen Gewebeproben mittels Röntgenmikrocomputertomographie (XµCT). Für diesen Zweck wurde ein Kalibrationssystem mit speziellen Phantomen entwickelt, mit dessen Hilfe eine Nanopartikelkonzentration einem Grauwert voxelweise zugewiesen werden kann. Mit Hilfe der Kalibration kann der Nanopartikelgehalt sowohl in monochromatischen als auch in polychromatischen tomographischen Daten im Vergleich zu magnetorelaxometrischen Ergebnissen mit wenigen Prozent Abweichung ermittelt werden. Trotz Polychromasie und damit einhergehenden Artefakten können 3-dimensionale röntgentomographische Datensätze mit einer geringfügigen Konzentrationsabweichung im Vergleich zur quantitativen Messmethode Magnetorelaxometrie semi-quantitativ ausgewertet werden. / The success of the minimal invasive cancer therapies, called magnetic drug targeting and magnetic heating treatment, depends strongly on the correct distribution of the magnetic nanoparticles on one side. On the other side it depends on the fact that a sufficient amount of magnetic nanoparticles carrying drugs is accumulated in the target region. To study whether these two requirements are fulfilled motivates this PhD thesis „Semi-quantitative X-ray-tomography examinations of biodistribution of magnetic nanoparticles in biological tissues“. The analysis of the distribution of the magnetic nanoparticles in tumours and other tissue examples is realized by means of X-ray-micro computer tomography (XμCT). The work focuses on the quantification of the magnetic nanoparticles in different biological tissue samples by means of XµCT. A calibration of the tomographic devices with adequate phantoms, developed in the frame of this work, opens now the possibility to analyze tomographic data in a semi-quantitative manner. Thus, the nanoparticle concentration can be allocated voxel-wise to the grey values of the three-dimensional tomographic data. With the help of calibration of the tomography equipments used, polychromatic as well as monochromatic three-dimensional representations of objects can be analyzed with regard to the biodistribution of magnetic nanoparticles as well as with regard to their quantity. The semi-quantitative results have been compared with results obtained with a quantitative measurement method magnetorelaxometry (MRX). Thereby a good agreement of the semi-quantitative and quantitative data has been figured out.