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An Y-Schaltern konnte eine nichtlineare Verschiebung der Schwellspannung beobachtet werden. In einem Y-Schalter spaltet sich ein Stammwellenleiter über einen Verzweigungspunkt Y-förmig in zwei Astwellenleiter auf, so dass prinzipiell mehrere Maxima im Leitungsband existieren. Daher wurde ein Modell entwickelt, das die Dynamik der Leitungsbandmaxima im elektrischen Feld beschreibt. Dieses beinhaltet sowohl die geometrischen Kapazitäten als auch die Quantenkapazitäten des Y-Schalters. Zudem konnte gezeigt werden, dass lokalisierte Ladungen zur Beschreibung des Schaltens notwendig sind. Die Verschiebung der Schwellspannungen kann hierbei sehr gut durch das Zusammenspiel der klassischen und der Quantenkapazitäten beschrieben werden, wobei sich herausstellt, dass die Quantenkapazitäten des Systems einen dominierenden Einfluss auf das Schaltverhalten nehmen. Für X-förmige Verzweigungen wird gezeigt, dass für ausgewählte Spannungsbereiche an den vier lateralen Kontrollgates der Transport durch den X-Schalter entweder geblockt oder erlaubt ist. Dies wurde auf die Ausbildung eines Quantenpunkts im Zentrum des X-Schalters zurückgeführt. Es liegt also Coulomb-Blockade vor und der Elektronentransport durch die Struktur kann mittels eines Stabilitätsdiagramms analysiert werden. Es zeigt sich, dass die zentrale Elektroneninsel einen Durchmesser von etwa 20nm hat und eine Ladeenergie von E_C=15meV besitzt. Weiterhin konnten Transportbereiche aufgezeigt werden, welche einen negativen differentiellen Leitwert basierend auf einer dynamischen Kapazität aufweisen. Außerdem konnte in größeren Verzweigungen bistabiles Schalten aufgrund von Selbstschalten nachgewiesen werden. Es ist hierbei sowohl invertierendes als auch nicht-invertierendes Schalten zu beobachten. Es wurden Quantendrahttransistoren auf der Basis von wenigen Nanometer übereinander liegenden, vertikal gekoppelten Elektronengasen realisiert. Die Herstellung der Strukturen stellt hierbei besondere Herausforderungen an die Prozessierungstechniken. So mussten Barrieren unterschiedlicher Al-Konzentrationen während des Wachstums mittels Molekularstrahlepitaxie eingebracht werden, um einen Al-selektiven Ätzprozess anwenden zu können. Die beiden Elektronengase sind nach dem Wachstum lediglich durch eine 7nm dicke AlGaAs-Barriere voneinander getrennt. Um die beiden Elektronengase getrennt voneinander zu kontaktieren war es anschließend notwendig, ein spezielles Ätzverfahren anzuwenden. Es zeigte sich, dass eines der 2DEGs aufgrund des extrem geringen Abstands als hocheffektives Gate für das andere 2DEG dienen kann, wobei für die untersuchten Strukturen eine Gateeffektivität nahe eins, das heißt ein ideales Schalten, beschrieben wird. In Strukturen geringerer Dotierkonzentration wird anschließend hocheffektives Schalten bis zu einer Temperatur von 250K demonstriert. Basierend auf derartigen vertikal gekoppelten Elektronengasen wurden außerdem trocken geätzte Y-Transistoren hergestellt. Es kann bistabiles Schalten nachgewiesen werden, wobei analog zu den X-Strukturen ein Ast als Gate dient. Die Hysterese des bistabilen Schaltens kann dabei so klein eingestellt werden, dass rauschaktiviertes Schalten zwischen den beiden Ausgangszuständen des Systems zu beobachten ist. Es zeigt sich, dass das Schalten in solchen Strukturen mit einer Aktivierungsenergie von lediglich 0.4 kT erfolgt. Somit ist dieser Wert kleiner als das thermische Limit für stabiles Schalten in klassischen Bauelementen. Der 2-Terminal-Leitwert eines Quantendrahts bei Magnetfeldumkehr zeigt Asymmetrien, welche stark sowohl von den Spannungen an den Gates abhängen. Der Strom durch den Quantendraht kann einerseits mittels eines lateralen Gates und außerdem durch ein auf der Oberfläche liegendes vertikales Metallgate gesteuert werden. Hierbei wurde der Kanal einerseits durch Verarmung des 2DEGs über ein Metallgate definiert. Andererseits wurde auf der gegenüberliegenden Seite eine Potentialbarriere durch den Ätzgraben aufgebaut. Es stellte sich heraus, dass die gemessenen Asymmetrien auf den Wechsel zwischen elastischer Streuung der Kanalelektronen an der elektrostatischen Begrenzung und inelastischer Streuung an der geätzten Grenzfläche zurückzuführen sind. Für hohe Vorwärtsspannungen zeigt sich, dass der asymmetrische Anteil der dominierende Term im Leitwert ist. Dies erlaubt es, die vorliegende Struktur als Magnetfeldsensor, mit einer Sensitivität von 3.4mVT zu verwenden. Als Ausblick für die Zukunft kann festgestellt werden, dass komplex geformte Leiterbahnen durch die Ausnutzung von Effekten wie Coulomb-Blockade und Selbstschalten ein großes Potential für zukünftige Schaltkreise besitzen. Da Schaltenergien durch das Ausnutzen von Systemrauschen kleiner als das thermische Limit auftreten soll es ein Ziel für die Zukunft sein, Neuron ähnliche Schaltkreise auf der Basis von verzweigten Schaltern zu realisieren.

Background: Oro-antral communication (OAC) is a common complication following the extraction of upper molar teeth. The Archer and the Root Sinus (RS) systems can be used to classify impacted teeth in panoramic radiographs. The Archer classes B-D and the Root Sinus classes III, IV have been associated with an increased risk of OAC following tooth extraction in the upper molar region. In our previous study, we found that panoramic radiographs are not reliable for predicting OAC. This study aimed to (1) determine the feasibility of automating the classification (Archer/RS classes) of impacted teeth from panoramic radiographs, (2) determine the distribution of OAC stratified by classification system classes for the purposes of decision tree construction, and (3) determine the feasibility of automating the prediction of OAC utilizing the mentioned classification systems. Methods: We utilized multiple supervised pre-trained machine learning models (VGG16, ResNet50, Inceptionv3, EfficientNet, MobileNetV2), one custom-made convolutional neural network (CNN) model, and a Bag of Visual Words (BoVW) technique to evaluate the performance to predict the clinical classification systems RS and Archer from panoramic radiographs (Aim 1). We then used Chi-square Automatic Interaction Detectors (CHAID) to determine the distribution of OAC stratified by the Archer/RS classes to introduce a decision tree for simple use in clinics (Aim 2). Lastly, we tested the ability of a multilayer perceptron artificial neural network (MLP) and a radial basis function neural network (RBNN) to predict OAC based on the high-risk classes RS III, IV, and Archer B-D (Aim 3). Results: We achieved accuracies of up to 0.771 for EfficientNet and MobileNetV2 when examining the Archer classification. For the AUC, we obtained values of up to 0.902 for our custom-made CNN. In comparison, the detection of the RS classification achieved accuracies of up to 0.792 for the BoVW and an AUC of up to 0.716 for our custom-made CNN. Overall, the Archer classification was detected more reliably than the RS classification when considering all algorithms. CHAID predicted 77.4% correctness for the Archer classification and 81.4% for the RS classification. MLP (AUC: 0.590) and RBNN (AUC: 0.590) for the Archer classification as well as MLP 0.638) and RBNN (0.630) for the RS classification did not show sufficient predictive capability for OAC. Conclusions: The results reveal that impacted teeth can be classified using panoramic radiographs (best AUC: 0.902), and the classification systems can be stratified according to their relationship to OAC (81.4% correct for RS classification). However, the Archer and RS classes did not achieve satisfactory AUCs for predicting OAC (best AUC: 0.638). Additional research is needed to validate the results externally and to develop a reliable risk stratification tool based on the present findings.

Oroantral communication (OAC) is a common complication after tooth extraction of upper molars. Profound preoperative panoramic radiography analysis might potentially help predict OAC following tooth extraction. In this exploratory study, we evaluated n = 300 consecutive cases (100 OAC and 200 controls) and trained five machine learning algorithms (VGG16, InceptionV3, MobileNetV2, EfficientNet, and ResNet50) to predict OAC versus non-OAC (binary classification task) from the input images. Further, four oral and maxillofacial experts evaluated the respective panoramic radiography and determined performance metrics (accuracy, area under the curve (AUC), precision, recall, F1-score, and receiver operating characteristics curve) of all diagnostic approaches. Cohen's kappa was used to evaluate the agreement between expert evaluations. The deep learning algorithms reached high specificity (highest specificity 100% for InceptionV3) but low sensitivity (highest sensitivity 42.86% for MobileNetV2). The AUCs from VGG16, InceptionV3, MobileNetV2, EfficientNet, and ResNet50 were 0.53, 0.60, 0.67, 0.51, and 0.56, respectively. Expert 1–4 reached an AUC of 0.550, 0.629, 0.500, and 0.579, respectively. The specificity of the expert evaluations ranged from 51.74% to 95.02%, whereas sensitivity ranged from 14.14% to 59.60%. Cohen's kappa revealed a poor agreement for the oral and maxillofacial expert evaluations (Cohen's kappa: 0.1285). Overall, present data indicate that OAC cannot be sufficiently predicted from preoperative panoramic radiography. The false-negative rate, i.e., the rate of positive cases (OAC) missed by the deep learning algorithms, ranged from 57.14% to 95.24%. Surgeons should not solely rely on panoramic radiography when evaluating the probability of OAC occurrence. Clinical testing of OAC is warranted after each upper-molar tooth extraction.

Background: Corneal cross-linking is widely used to treat keratoconus. However, to date, only limited data from randomized trials support its efficacy. Methods: The efficacy and safety of corneal cross-linking for halting progression of keratoconus were investigated in a prospective, randomized, blinded, placebo controlled, multicentre trial. Twenty-nine keratoconus patients were randomized in three trial centres. The mean age at inclusion was 28 years. Longitudinal changes in corneal refraction were assessed by linear regression. The best corrected visual acuity, surface defects and corneal inflammation were also assessed. These data were analysed with a multifactorial linear regression model. Results: A total of 15 eyes were randomized to the treatment and 14 to the control group. Follow-up averaged 1098 days. Corneal refractive power decreased on average (+/-standard deviation) by 0.35 +/- 0.58 dioptres/year in the treatment group. The controls showed an increase of 0.11 +/- 0.61 dioptres/year. This difference was statistically significant (p = 0.02). Conclusions: Our data suggest that corneal cross-linking is an effective treatment for some patients to halt the progression of keratoconus. However, some of the treated patients still progressed, whereas some untreated controls improved. Therefore, further investigations are necessary to decide which patients require treatment and which do not.