Willkommen im  BIOMEDIZINISCHEN  TECHNOLOGIEZENTRUM  (BMTZ)

Das BMTZ ist eine Einheit der Medizinischen Fakultät Münster und bietet neueste Technologien in der zellbiologischen Forschung, Nanotechnologie, Biophotonik und in der Entwicklung  innovativer Technologien zur biomedizinischen Diagnostik.

Kompetenzen

Label-free Imaging                                  ▪ Digitale Bildanalyse/Diagnostik

▪ Nanotoxikologie                                     ▪ Industrielle Anwendungen

▪ Auftragsforschung                                 ▪ Technologie Transfer          

 

In Forschungs- und Entwicklungsprojekten, sowohl mit medizinischen als auch industriellen Partnern, arbeiten wir in interdisziplinären Teams, bestehend aus:
Biologen, Medizinern, Chemikern, Physikern und Ingenieuren. Dies ermöglicht uns zeitnah und effizient ergebnisorientierte Lösungen zu finden.
Das BMTZ ist eng verbunden mit Kliniken und Instituten des Universitätsklinikum Münster und der Westfälischen-Wilhelms Universität, sowie mit weiteren nationalen und internationalen Forschungseinrichtungen. Seit seiner Gründung im Jahr 2011 wurden zahlreiche Projekte (BMBF, EU, NRW, GIF) erfolgreich durchgeführt.

News

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Neueste  Publikationen

S. Rao, M. Jensen, L, Grüner-Nielsen, J. T. Olsen, P. Heiduschka, B. Kemper, J. Schnekenburger, M. Glud, M. Mogensen, N. Møller Israelsen, O. Bangm, "Shot-noise limited, supercontinuum-based optical coherence tomography", Light Sci. Appl. 10, 133 (2021). DOI: 10.1038/s41377-021-00574-x

B. Kemper, Á. Barroso, K. Eder, A. Marzi, S. Ritz, A. Ntovas, J. Schnekenbürger, S. Ketelhut, "Enhanced quantitative phase imaging in Mach-Zehnder interferometer-based digital holographic microscopy by modulation of the object illumination with an electrically focus tunable lens," Proc. SPIE 11786, 117860I (2021) https://doi.org/10.1117/12.2592534

R. Rose, B Kemper, A. Schwab, E. Schlatter, B. Edemir, "Unexpected localization of AQP3 and AQP4 induced by migration of primary cultured IMCD cells", Sci. Rep. 11, 11930 (2021) DOI: 10.1038/s41598-021-91369-y

Kai Eder, Tobias Kutscher, Anne Marzi, Álvaro Barroso, Jürgen Schnekenburger, Björn Kemper  “Automated detection of macrophages in quantitative phase images by deep learning using a Mask Regional Convolutional Neural Network", Proc. of SPIE Vol. 11655, Label-free Biomedical Imaging and Sensing (LBIS), 116551K, conference-proceedings-of spie on 5 march 2021
doi.org/10.1117/12.2577232; PDF

Ritz, S., Hahn, D., Wami, H.T., Tegelkamp, K., Dobrindt, U., Schnekenburger, J. “Gut microbiome as a response marker for pancreatic enzyme replacement therapy in a porcine model of exocrine pancreas insufficiency.” Microb Cell Fact 19, 221 (2020).DOI: 10.1186/s12934-020-01482-2