Publikationsliste / List of Publications
Viele meiner Publikationen beschäftigen sich mit der Analyse von Daten, die bei der bildgebenden Massenspektrometrie (Mass Spectrometry Imaging) entstehen. Ein Massenspektrometer ist anschaulich gesehen eine Waage, mit der man Moleküle "wiegen" kann. Dies ermöglicht es unter anderem, Proteine bzw. Peptide in Gewebeproben zu identifizieren, was beispielsweise von großen Interesse für die Krebsforschung ist. Da die anfallenden Daten nicht selten mehrere Gigabyte umfassen, sind computergestützte Auswertungsverfahren notwendig, mit denen ich mich im Rahmen meiner Promotion beschäftigt habe. Besser erklären kann das einer meiner Betreuer, Prof. Ron Heeren. Eine meiner Methoden [24] ist seit 2011 Teil von ClinProTools, der Software des Marktführers im Bereich Imaging MS, Bruker Daltonics.
Weitere Anwendungsfelder, in denen ich bislang gearbeitet habe, sind Data Mining (u.a. Soziale Netzwerke), datenbasierte Modellierung von (stationären/dynamischen) Systemen, Analyse und Aufbereitung von Mikroskopiedaten (Lichtmikroskop, PALM), automatisiertes Fahren und Robotik.
Seit meinem Wechsel in die Industrie 2011 sind die Publikationen weniger geworden. Thematisch bin ich derzeit im Bereich Maschinelles Lernen für (hoch-)automatisiertes Fahren tätig. Viel Freude hatte ich all die Jahre mit einem Lehrauftrag an der Hochschule Heilbronn.
 
Patents and Pending Patents
Journal Contributions and Book Chapters
  • [30] B. Balluff, M. Hanselmann, R.M.A. Heeren (2017). Mass Spectrometry Imaging for the Investigation of Intratumor Heterogeneity, Advances in Cancer Research 134:201-230.
    [doi]
  • [29] M. Hanselmann, J. Röder, U. Köthe, B.Y. Renard, R.M.A. Heeren, F.A. Hamprecht (2013). Active Learning for Convenient Annotation and Classification of Secondary Ion Mass Spectrometry Images, Analytical Chemistry 85(1):147-155.
    [doi] [techreport] [software]
  • [28] E.-Á. Horvát, M. Hanselmann, F.A. Hamprecht, K.A. Zweig (2012). One Plus One Makes Three (For Social Networks), PLoS ONE 7(4):e34740.
    [doi] [paper] ### media coverage: Spiegel, dradio, rbb, WDR5, heise, Der Standard, IEEE Spectrum
  • [27] M. Pfannmöller, H. Flügge, G. Benner, I. Wacker, C. Sommer, M. Hanselmann, S. Schmale, H. Schmidt, F.A. Hamprecht, T. Rabe, W. Kowalsky, R. Schroeder (2011). Visualizing a Homogeneous Blend in Bulk Heterojunction Polymer Solar Cells by Analytical Electron Microscopy, Nano Letters 11(8):3099-3107.
    [doi]
  • [26] M. Hanselmann*, B. Voss*, B.Y. Renard, M.S. Lindner, U. Köthe, M. Kirchner, F.A. Hamprecht (2011). SIMA: Simultaneous Multiple Alignment of LC/MS Peak Lists, Bioinformatics 27(7):987-993.
    [doi] [paper] [techreport] [software]
  • [25] M. Hanselmann, U. Köthe, M. Kirchner, B.Y. Renard, E.R. Amstalden, K. Glunde, R.M.A. Heeren, F.A. Hamprecht (2009). Toward Digital Staining using Imaging Mass Spectrometry and Random Forests, Journal of Proteome Research 8(7):3558-3567.
    [doi] [techreport] [techreport]
  • [24] M. Hanselmann, M. Kirchner*, B.Y. Renard*, E.R. Amstalden, K. Glunde, R.M.A. Heeren, F.A. Hamprecht (2008). Concise Representation of Mass Spectrometry Images by Probabilistic Latent Semantic Analysis, Analytical Chemistry 80(24):9649-9658.
    [doi] [techreport] [software]

    • Impact factors: Analytical Chemistry: 5.874 (2010), Bioinformatics: 5.468 (2011), Journal of Proteome Research: 5.113 (2011), Nano Letters: 13.198 (2011), PLoS ONE: 4.092 (2011).
Conference Contributions
  • [23] A. Bhattacharyya, M. Hanselmann, M. Fritz, B. Schiele, C.N. Straehle (2019). Conditional Flow Variational Autoencoders for Structured Sequence Prediction, Autonomous Driving Workshop as well as Bayesian Deep Learning Workshop, Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Vancouver, Canada.
    [arxiv preprint]
  • [22] S. Münzner, P. Schmidt, A. Reiss, M. Hanselmann, R. Stiefelhagen, R. Dürichen (2017). CNN-based sensor fusion techniques for multimodal human activity recognition, Proc. of the International Symposium on Wearable Computers (ISWC), Hawaii, USA.
  • [21] R. Diener, M. Hanselmann, T. Lang, H. Markert, H. Ulmer (2015). Data-based Models on the ECU, DoE Tagung, Berlin, Germany.
  • [20] J. Schreiter, D. Nguyen-Tuong, H. Markert, M. Hanselmann, M. Toussaint (2015). Fast greedy insertion and deletion in sparse Gaussian process regression, ESANN, Bruges, Belgium.
    [paper]
  • [19] M. Hanselmann et al. (2014). PoCa, BoCSE, Ludwigsburg, Germany.
  • [18] J. Schreiter, H. Markert, M. Hanselmann, D. Nguyen-Tuong, C. Bohne (2013). Large Scale Transient Data-based Models for the Simulation of Vehicle Power Demand, DoE Tagung, Berlin, Germany.
  • [17] E.-Á. Horvát, M. Hanselmann, F.A. Hamprecht, K.A. Zweig (2012). You Are Who Knows You: Predicting Links Between Non-Members of Facebook, European Conference on Complex Systems 2012.
    [techreport] (proceedings + talk)
  • [16] M. Hanselmann, C. Sommer, C. Straehle, U. Köthe, F.A. Hamprecht (2011). ilastik: Exploratory Analysis of Mass Spectrometric Images. Workshop: MS Imaging: Applications and Perspectives, 44. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Massenspektrometrie (DGMS), Dortmund, Germany.
  • [15] M. Hanselmann, C. Sommer, C. Straehle, U. Köthe, F.A. Hamprecht (2011). Automated Analysis of Mass Spectrometric Images. 2nd Int. Workshop on Protein Analysis of Tissues, Munich, Germany.
  • [14] M. Hanselmann, J. Röder, U. Köthe, B.Y. Renard, A. Kreshuk, R.M.A. Heeren, F.A. Hamprecht (2010). Active Learning for Efficient Labeling and Classification of Imaging Mass Spectrometry data. 58th ASMS Conference, Salt Lake City, Utah, USA.
    [poster]
  • [13] A. Kreshuk, M. Kirchner, B.Y. Renard, D. Winter, B.X. Kausler, X. Lou, M. Hanselmann, J.A.J. Steen, H. Steen, W.D. Lehmann, F.A. Hamprecht (2010). Automatic Relative Quantification for High-Resolution LC/MS 16/18O Labeling Experiments. 58th ASMS Conference, Salt Lake City, Utah, USA.
  • [12] M. Hanselmann, U. Köthe, B.Y. Renard, M. Kirchner, R.M.A. Heeren, F.A. Hamprecht (2009). Multivariate Watershed Segmentation of Compositional Data, Proc. of the 15th Int. Conf. on Discrete Geometry for Computer Imagery (DGCI), Montreal, Canada; Lecture Notes in Computer Science (LNCS) 5810:180-192, Springer.
    [doi] [techreport] (proceedings + talk)
  • [11] D.F. Smith, M.C. Duursma, M. Hanselmann, F.A. Hamprecht, N.A. Giese, R.M.A. Heeren (2009). Imaging Mass Spectrometry for the Characterization of Human Pancreatic Disease. 18th International Mass Spectrometry Conference (IMSC), Bremen, Germany.
  • [10] D.F. Smith, M. Hanselmann, F.A. Hamprecht, N.A. Giese, R.M.A. Heeren (2009). FT-ICR Imaging Mass Spectrometry for the Characterization of Pancreatic Disease. 7th North American FT MS Conference, Key West, Florida, USA.
  • [9] D.F. Smith, M. Hanselmann, F.A. Hamprecht, N.A. Giese, R.M.A. Heeren (2009). MALDI FT-ICR MS and SIMS-ToF for Chemical and Spatial Characterization of Pancreatic Disease. Symp. of the Dutch Mass Spectrometry Society (NVMS) and the Belgium Society for Mass Spectrometry (BSMS), Kerkrade, The Netherlands.
  • [8] D.F. Smith, M.C. Duursma, M. Hanselmann, F.A. Hamprecht, N.A. Giese, R.M.A. Heeren (2009). FT-ICR and SIMS-TOF Imaging Mass Spectrometry for the Characterization of Human Pancreatic Disease. 57th ASMS Conference, Philadelphia, Pennsylvania, USA.
  • [7] M. Hanselmann, U. Köthe, M. Kirchner, B.Y. Renard, E.R. Amstalden, R.M.A. Heeren, F.A. Hamprecht (2009). Automated Classification and Grading of Tumors in Mass Spectrometric Images using postprocessed Random Forests. 57th ASMS Conference, Philadelphia, Pennsylvania, USA.
    [poster]
  • [6] B.M. Voss, B.Y. Renard, A. Kreshuk, M. Hanselmann, U. Köthe, H. Steen, J.A.J. Steen, M. Kirchner, F.A. Hamprecht. (2009). Simultaneous Multiple Alignment for LC/MS Peak Lists. 57th ASMS Conference, Philadelphia, Pennsylvania, USA.
  • [5] M. Hanselmann, M. Kirchner*, B.Y. Renard*, A. Kharchenko, L.A. Klerk, U. Köthe, R.M.A. Heeren, F.A. Hamprecht (2008). Concise Representation of Mass Spectrometry Images by Probabilistic Latent Semantic Analysis. 56th ASMS Conference, Denver, Colorado, USA.
    [poster]
  • [4] M. Hanselmann, C. Winter, T. Wittenberg, T. Zerfaß (2007). Auflösungssteigerung für die Mikroskopie am Beispiel der Hämatologie. 41. DGBMT Jahrestagung, Aachen, Germany.
    (proceedings + talk)
  • [3] F. Müller, M. Hanselmann, T. Liebig, O. Noppens (2006). A Tableaux-based Mobile DL Reasoner - An Experience Report. International Workshop on Description Logics - DL '06, Lake District, United Kingdom.
Theses
  • [2] M. Hanselmann (2010). Computational Methods for the Analysis of Mass Spectrometry Images, PhD Thesis. University of Heidelberg.
    [techreport]
  • [1] M. Hanselmann (2007). High Resolution Microscopy, Diploma Thesis. University of Ulm and Fraunhofer IIS.
    [techreport, pw-protected]
* contributed equally
 
Software Contributions to
  • ilastik - the Interactive Learning and Segmentation Toolkit by C. Sommer, C. Straehle, U. Köthe, F.A. Hamprecht, University of Heidelberg, Germany.
  • Vigra - Generic Programming for Computer Vision by U. Köthe, University of Heidelberg, Germany.
 
Imaging Mass Spectrometry Daten
Nichtlineare Klassifikation von Mass Spectrometry Imaging (MSI) Daten [25].
 
Imaging Mass Spectrometry Schema
Bildgebende Massenspektrometrie (MSI) - Schema.
 
Alignment von Flüssigkeitschromatographie-MS Daten.
 
Schlagwortwolken zu meinen Publikationen (kreiert mit wordle.net).
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