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The term ‘biological material’ includes many meanings, and here it means materials that constitute living organisms. The variety of material parts of living organisms is huge. They may be hard and soft, elastic and viscoelastic, quite often sizes of constitutive parts are within micro or nano scales and they can be considered as structured biocomposite materials. The traditional methods of materials testing are not applicable to evaluating mechanical properties of materials of very small volumes. It is also very difficult to apply traditional approaches for characterization of very soft materials. Therefore, indentation techniques are widely used to estimate mechanical properties of biological materials. In this review paper, we briefly discuss some results related to mechanics of contact between an indenter and a deformable sample. Then we critically examine the common approaches to interpretation of indentation experimental data. Finally we discuss the results of indentation tests of biomaterials having rather different properties: bones, snake skins, and cartilages, along with resilin and elastin-based materials. We argue that also depth-sensing indentation is a valuable tool for studying mechanical properties of biomaterials, one should be aware that the theoretical models used for justification of modern nanoindentation tests are based on non-adhesive contact, while the influence of adhesive interactions increases as the scale of samples goes down to micro and nanoscales.

Abstract: The here presented study investigated the influence of magnetic particle-particle interactions within the MPI tracer MNP on the imaging performance of the tracers. To realize a proper separation and to increase the distances between the individual tracer MNP (which results in reduced particle-particle interactions), the MNP were diluted by non-magnetic SiO2 spacers in the nanometer range. The obtained MNP/SiO2 mixtures were characterized and used to build up measurement phantoms by embedding the mixture into a long-term stable polymer matrix. In MPS and MPI measurements it was found that reduction of the magnetic interactions encompassed by increasing the MNP distances leads for the tested tracer system to a weaker decrease of higher harmonics in the MPS spectra after immobilization of the particles and thereby, a higher spatial MPI resolution can be achieved.

Recently developed fault classification methods for industrial processes are mainly data-driven. Notably, models based on deep neural networks have significantly improved fault classification accuracy owing to the inclusion of a large number of data patterns. However, these data-driven models are vulnerable to adversarial attacks; thus, small perturbations on the samples can cause the models to provide incorrect fault predictions. Several recent studies have demonstrated the vulnerability of machine learning methods and the existence of adversarial samples. This paper proposes a black-box attack method with an extreme constraint for a safe-critical industrial fault classification system: Only one variable can be perturbed to craft adversarial samples. Moreover, to hide the adversarial samples in the visualization space, a Jacobian matrix is used to guide the perturbed variable selection, making the adversarial samples in the dimensional reduction space invisible to the human eye. Using the one-variable attack (OVA) method, we explore the vulnerability of industrial variables and fault types, which can help understand the geometric characteristics of fault classification systems. Based on the attack method, a corresponding adversarial training defense method is also proposed, which efficiently defends against an OVA and improves the prediction accuracy of the classifiers. In experiments, the proposed method was tested on two datasets from the Tennessee-Eastman process (TEP) and steel plates (SP). We explore the vulnerability and correlation within variables and faults and verify the effectiveness of OVAs and defenses for various classifiers and datasets. For industrial fault classification systems, the attack success rate of our method is close to (on TEP) or even higher than (on SP) the current most effective first-order white-box attack method, which requires perturbation of all variables.

Side-Channel Analysis (SCA) requires the detection of the specific time frame within which Cryptographic Operations (COs) take place in the side-channel signal. In laboratory conditions with full control over the Device under Test (DuT), dedicated trigger signals can be implemented to indicate the start and end of COs. For real-world scenarios, waveform-matching techniques have been established which compare the side-channel signal with a template of the CO's pattern in real time to detect the CO in the side channel. State-of-the-art approaches are implemented on Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs). However, current waveform-matching designs process the samples from Analog-to-Digital Converters (ADCs) sequentially and can only work with low sampling rates due to the limited clock speed of FPGAs. This makes it increasingly difficult to apply existing techniques on modern DuTs that operate with clock speeds in the GHz range. In this paper, we present a parallel waveform-matching architecture that is capable of performing waveform matching at the speed of fast ADCs. We implement the proposed architecture in a high-end FPGA-based digitizer and deploy it to detect AES COs from the side channel of a single-board computer operating at 1 GHz. Our implementation allows for waveform matching at 10 GS/s with high accuracy, thus offering a speedup of 50× compared to the fastest state-of-the-art implementation known to us.

Elektromagnetische Ultrabreitband-Sensorik und -Bildgebung bieten vielversprechende Perspektiven für verschiedene biomedizinische Anwendungen, da diese Wellen biologisches Gewebe durchdringen können. Dabei stellt der Einsatz von leistungsarmen und nichtionisierenden Mikrowellen eine gesundheitlich unbedenkliche Untersuchungsmethode dar. Eine der Herausforderungen im Bereich der ultrabreitbandigen Mikrowellensensorik ist dabei die Extraktion der diagnostisch relevanten Informationen aus den Messdaten, da aufgrund der komplexen Wellenausbreitung im Gewebe meist rechenaufwändige Methoden notwendig sind. Dieses Problem wird wesentlich vereinfacht, wenn sich die Streueigenschaften des zu untersuchenden Objektes zeitlich ändern. Diese zeitliche Varianz der Streueigenschaften kann mit Hilfe einer Differenzmessung über ein bestimmtes Zeitintervall ausgenutzt werden. Im Rahmen dieser Arbeit wird der differentielle Ansatz mittels Ultrabreitband-Sensorik für zwei medizinische Anwendungsszenarien betrachtet. Die dabei genutzten Messsysteme basieren auf dem M-Sequenzverfahren, welches an der Technischen Universität Ilmenau entwickelt wurde. Die erste Anwendung bezieht sich auf das nicht-invasive Temperaturmonitoring mittels Ultrabreitband-Technologie während einer Hyperthermiebehandlung. Hyperthermie ist eine Wärmetherapie zur Unterstützung onkologischer Behandlungen (z. B. Chemo- oder Strahlentherapie). Während einer solchen Behandlung wird das Tumorgewebe um 4 ˚C bis 8 ˚C erhöht. Dabei ist es wichtig, dass die Temperatur die obere Grenze von 45 ˚C nicht überschreitet. In diesem Zusammenhang bietet das differentielle Ultrabreitband-Monitoring eine vielversprechende Technik zur kontinuierlichen und nicht-invasiven Messung der Temperatur im Körperinneren. Der Ansatz basiert auf den temperaturabhängigen dielektrischen Eigenschaften von biologischem Gewebe. Dabei werden elektromagnetische Wellen mit einer geringen Leistung in das Untersuchungsmedium eingebracht, die sich gemäß den dielektrischen Eigenschaften von Gewebe ausbreiten. Wird eine Zielregion (bspw. Tumor) erwärmt, so ändern sich dessen dielektrische Eigenschaften, was zu einem sich ändernden Streuverhalten der elektromagnetischen Welle führt. Diese Änderungen können mittels Ultrabreitband-Sensorik erfasst werden. Für die Evaluierung der gemessenen Änderungen im Radarsignal ist es notwendig, die temperaturabhängigen dielektrischen Eigenschaften von Gewebe im Mikrowellenfrequenzbereich zu kennen. Aufgrund der wenigen in der Literatur vorhandenen temperaturabhängigen dielektrischen Eigenschaften von Gewebe über einen breiten Mikrowellenfrequenzbereich werden in dieser Arbeit die dielektrischen Eigenschaften für Leber, Muskel, Fett und Blut im Temperaturbereich zwischen 30 ˚C und 50 ˚C von 500 MHz bis 7 GHz erfasst. Hierzu wird zunächst ein Messaufbau für die temperaturabhängige dielektrische Spektroskopie von Gewebe, Gewebeersatz und Flüssigkeiten vorgestellt und die wesentlichen Einflussfaktoren auf die Messungen analysiert. Die Messdaten werden mit Hilfe eines temperaturabhängigen Cole-Cole Models modelliert, um die dielektrischen Eigenschaften für beliebige Werte im untersuchten Temperatur- und Frequenzbereich berechnen zu können. In einem weiteren Experiment wird die nicht-invasive Erfassung von Temperaturänderungen mittels Ultrabreitband-Technologie in einem experimentellen Messaufbau nachgewiesen. Die Ergebnisse zeigen, dass eine Temperaturänderung von 1 ˚C zu Differenzsignalen führt, welche mit der genutzten Ultrabreitband-Sensorik (M-Sequenz) detektierbar sind. Die zweite Anwendung befasst sich mit der kontrastbasierten Mikrowellen-Brustkrebsbildgebung. Aufgrund des physiologisch gegebenen geringen dielektrischen Kontrastes zwischen Drüsen- und Tumorgewebe kann durch den Einsatz von Kontrastmitteln, im Speziellen magnetischen Nanopartikeln, die Zuverlässigkeit einer Diagnose verbessert werden. Der Ansatz beruht darauf, dass funktionalisierte magnetische Nanopartikel in der Lage sind, sich selektiv im Tumorgewebe zu akkumulieren, nachdem diese intravenös verabreicht wurden. Unter der Bedingung, dass sich eine ausreichende Menge der Nanopartikel im Tumor angesammelt hat, können diese durch ein äußeres polarisierendes Magnetfeld moduliert werden. Aufgrund der Modulation ändert sich das Streuverhalten der magnetischen Nanopartikel, was wiederum zu einem sich ändernden Rückstreuverhalten führt. Diese Änderungen können mittels leistungsarmen elektromagnetischen Wellen detektiert werden. In dieser Arbeit wird die Detektierbarkeit und Bildgebung von magnetischen Nanopartikeln mittels Ultrabreitband-Sensorik im Mikrowellenfrequenzbereich in Hinblick auf die Brustkrebsdetektion betrachtet. Dabei werden zunächst verschiedene Einflussfaktoren, wie die Abhängigkeit der Masse der magnetischen Nanopartikel, die Magnetfeldstärke des äußeren Magnetfeldes sowie die Viskosität des Umgebungsmediums, in das die Nanopartikel eingebettet sind, auf die Detektierbarkeit der magnetischen Nanopartikel untersucht. Die Ergebnisse zeigen eine lineare Abhängigkeit zwischen dem gemessenen Radarsignal und der Masse der magnetischen Nanopartikel sowie einen nichtlinearen Zusammenhang zwischen der Antwort der magnetischen Nanopartikel und der Feldstärke des äußeren Magnetfeldes. Darüber hinaus konnten die magnetischen Nanopartikel für alle untersuchten Viskositäten erfolgreich detektiert werden. Basierend auf diesen Voruntersuchungen wird ein realistischer Messaufbau für die kontrastbasierte Brustkrebsbildgebung vorgestellt. Die Evaluierung des Messaufbaus erfolgt mittels Phantommessungen, wobei die verwendeten Phantommaterialien die dielektrischen Eigenschaften von biologischem Gewebe imitieren, um eine möglichst hohe Aussagekraft der Ergebnisse hinsichtlich eines praktischen Messszenarios zu erhalten. Dabei wird die Detektierbarkeit und Bildgebung der magnetischen Nanopartikel in Abhängigkeit der Tumortiefe analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die magnetischen Nanopartikel erfolgreich detektiert werden können. Dabei hängt im dreidimensionalen Bild die Intensität des Messsignals, hervorgerufen durch die magnetischen Nanopartikel, von deren Position ab. Die Ursachen hierfür sind die pfadabhängige Dämpfung der elektromagnetischen Wellen, die inhomogene Ausleuchtung des Mediums mittels Mikrowellen, da eine gleichmäßige Anordnung der Antennen aufgrund der Magnetpole des Elektromagneten nicht möglich ist, sowie das inhomogene polarisierende Magnetfeld innerhalb des Untersuchungsmediums. In Bezug auf den letzten Aspekt wird das Magnetfeld im Untersuchungsbereich ausgemessen und ein Ansatz präsentiert, mit dem die Inhomogenität des Magnetfeldes kompensiert werden kann. Weiterhin wurden die Störeinflüsse des polarisierenden Magnetfeldes auf das Messsystem untersucht. In diesem Zusammenhang werden zwei verschiedene Modulationsarten (eine Modulation mit den zwei Zuständen AN/AUS und eine periodische Modulation) des äußeren polarisierenden Magnetfeldes analysiert. Es wird gezeigt, dass mit beiden Modulationen die magnetischen Nanopartikel bildgebend dargestellt werden können. Abschließend werden die Ergebnisse in Hinblick auf die Störeinflüsse sowie ein praktisches Anwendungsszenario diskutiert.