Dr. Manuel Baur

Dr. Manuel Baur ist Teil des Forscherteams am Johner-Institut. Hier tüftelt er als Regulatory Scientist an folgenden beiden Projekten:

Digitale-Zulassungsplattform

Unter Einbindung von Herstellern und Benannten Stellen entsteht hier eine Plattform für einen digitalen Zulassungsprozess. Ziel ist es den gesamten Prozess von der Erstellung einer technischen Dokumentation durch den Hersteller, über die Prüfung durch eine Benannte Stelle deutlich zu beschleunigen, zu vereinfachen und für alle Seiten transparenter zu machen. Nur dann können sich Hersteller darauf konzentrieren die besten Produkte nach dem neuesten Stand zu entwickeln und Benannte Stellen sich stärker auf sicherheitsrelevante Aspekte konzentrieren.

Kollaboration mit Harvard-MIT Center for Regulatory Science

In diesem Projekt werden die regulatorischen Systeme in der EU und in den USA miteinander verglichen. Wo liegen die Vorteile des einen oder anderen Systems? Beide Systeme stehen unter extremem Druck durch den schnell wachsenden asiatischen Markt. Damit für Patienten die besten und neuesten Produkte zur Verfügung stehen, müssen wir unsere Regulatorik evidenzbasiert analysieren. Ziel ist es, dass unnötige oder gar schlechte Produkte nicht auf den Markt kommen, gute und nützliche jedoch möglichst schnell und kostengünstig zugelassen werden können.

Erfahrungen und Ausbildung

Als Physiker hat Dr. Manuel Baur große Freude am analytischen Denken. Während seiner Promotion mit Schwerpunkt in der zeitaufgelösten Bildanalyse hat er hohe Expertise in der Bild- und Datenverarbeitung bis hin zur Mustererkennung gesammelt. Um den Wissensdurst weiter zu stillen erweiterte er sein Wissen nach der Promotion in der Bilderkennung auf Machine-Learningn und AI.

Lehrerfahrung an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg:

Praktikum Röntgentomographie:
Aufbau und Funktionsweise einer Röntgenanlage, Grundzüge der Rekonstruktion von Projektionen zum 3D-Tomogramm, Aufnahme von Tomogrammen, Darstellungsmöglichkeiten von Tomogrammdaten

Vorlesung digitale Bildverarbeitung und Bilderkennung:
Von den Grundzügen eines digitalen Bildes, über grundsätzliche Algorithmen und Filtermethoden in der Bildverarbeitung im Real- und Fourierraum inklusive der mathematischen Grundlagen, bis hin zu Mustererkennung in 2D Bildern und 3D Tomogrammen.

Vorlesung Messmethoden und Analytik:
Von der Datenerfassung mittels LabView, über die Analyse mit Matlab, bis zur finalen Präsentation der Ergebnisse.

Wichtigste Veröffentlichungen

• Promotion: X-ray radiography of granular systems - particle densities and dynamics https://opus4.kobv.de/opus4-fau/frontdoor/index/index/docId/14491
• Baur, Manuel, Uhlmann, Norman, Poschel, Thorsten & Schröter, Matthias 2019 Correction of beam hardening in X-ray radiograms. Review of Scientific Instruments 90 (2), 025108.
• Baur, Manuel & Huang, Kai 2017 Dynamics of wet granular hexagons. Phys. Rev. E 95 (3), 030901.