Impact of CP-violating interference effects on MSSM Higgs searches

Interference and mixing effects between neutral Higgs bosons in the MSSM with complex parameters are shown to have a significant impact on the interpretation of LHC searches for additional Higgs bosons. Complex MSSM parameters introduce mixing between the CP-even and CP-odd Higgs states and generate CP-violating interference terms. Both effects are enhanced in the case of almost degenerate states. Employing as an example an extension of a frequently used benchmark scenario by a non-zero phase $\phi_{A_t}$, the interference contributions are obtained for the production of neutral Higgs bosons in gluon-fusion and in association with b-quarks followed by the decay into a pair of $\tau$-leptons. While the resonant mixing increases the individual cross sections for the two heavy Higgs bosons $h_2$ and $h_3$, strongly destructive interference effects between the contributions involving $h_2$ and $h_3$ leave a considerable parameter region unexcluded that would appear to be ruled out if the interference effects were neglected.Comment: 30 pages, 7 figure

Interference effects in MSSM Higgs searches at the LHC

Complex parameters in the MSSM lead to mixing and interference between the two heavier neutral CP-even and CP-odd Higgs states. These effects can become very large in the case of almost degenerate states. In a CP-violating benchmark scenario, we investigate phenomenological implications of such interferences in view of the LHC searches for heavy Higgs bosons decaying to a pair of $\tau$-leptons and produced in gluon fusion and in association with b-quarks. Strongly destructive effects leave parameter regions unconstrained that would be regarded as excluded if no interference terms were taken into account.Comment: 5 pages, 2 figures; conference C16-08-03; references updated, some clarification

Analyse der Körperzusammensetzung: Messung der Skelettmuskulatur mit Computertomographie und Implikationen für die Patientenversorgung

Objective: This thesis aims to evaluate the relationship between the skeletal muscle index derived from computed tomography (CT) images and patient outcomes, as well as its implications for patient care. This goal was pursued in five individual studies: Studies A and B evaluated the relationship between the lumbar skeletal muscle index (L3SMI) and patient outcomes in the intensive care unit (ICU) and oncology setting, respectively. Studies C and D evaluated the effect of CT acquisition parameters on body composition measures. Study E proposed a novel technique to automate the segmentation of skeletal muscle using a fully automated deep learning system. Material and methods: In total, 1328 axial CT images were included in the five studies. Patients in studies A and B were part of the clinical trials NCT01967056 and NCT01401907 at Massachusetts General Hospital (MGH), respectively. Body composition indices were computed using semi-automated segmentation. Multivariable regression models with a priori defined covariates were used to analyze clinical outcomes. To evaluate whether CT acquisition parameters influence segmentation, the Bland-Altman approach was used. In study E, a fully convolutional neural network was implemented for deep learning-based automatic segmentation. Results: Study A found lower L3SMI to be a predictor of increased mortality within 30 days of extubation (p = 0.033), increased rate of pneumonia within 30 days of extubation (p = 0.002), increased adverse discharge disposition (p = 0.044), longer hospital stays post-extubation (p = 0.048), and higher total hospital costs (p = 0.043). In study B, low L3SMI was associated with worse quality of life (p = 0.048) and increased depression symptoms (p = 0.005). Threshold-based segmentation of skeletal muscle in study C and adipose tissue compartments in study D were significantly affected by CT acquisition parameters. The proposed deep learning system in study E provided automatic segmentation of skeletal muscle cross-sectional area and achieved a high congruence to segmentations performed by domain experts (average Dice coefficient of 0.93). Conclusion: L3SMI is a useful tool for the assessment of muscle mass in clinical practice. In critically ill patients, L3SMI can provide clinically useful information about patient outcomes at the time of extubation. Patients with advanced cancer who suffered from low muscle mass reported worse quality of life and increased depression symptoms. This highlights the clinical relevance of addressing muscle loss early on as part of a multimodal treatment plan. Importantly, indices utilized in body composition analysis are significantly affected by CT acquisition parameters. These effects should be considered when body composition analysis is used in clinical practice or research studies. Finally, our fully automated deep learning system enabled instantaneous segmentation of skeletal muscle.Zielsetzung: Das Ziel der vorliegenden Dissertation war es, den Einfluss des auf CT-Bildern berechneten Skelettmuskelindexes auf klinische Ergebnisse von Patienten und die daraus resultierenden Implikationen für die Patientenversorgung zu evaluieren. Dieses Ziel wurde in fünf Einzelstudien verfolgt: In den Studien A und B wurde der Einfluss des lumbalen Skelettmuskelindex (L3SMI) auf klinische Endpunkte von Patienten auf der Intensivstation sowie in der Onkologie untersucht. Die Studien C und D evaluierten die Auswirkungen von CT-Akquisitionsparametern auf Indizes der Körperzusammensetzung. Studie E stellte eine neuartige Technik der automatisierten Segmentierung von Skelettmuskulatur vor, die durch maschinelles Lernen ermöglicht wurde. Material und Methoden: Insgesamt wurden 1328 axiale CT-Bilder in die fünf Studien eingeschlossen. Die Patienten der Studien A und B waren Teilnehmer der klinischen Studien NCT01967056 und NCT01401907 am Massachusetts General Hospital. Die Indizes der Körperzusammensetzung wurden mithilfe halbautomatischer Segmentierung berechnet. Die klinischen Endpunkte wurden in multivariablen Regressionsmodellen mit a priori definierten Kovariaten analysiert. Um zu evaluieren, ob CT-Akquisitionsparameter die Segmentierung beeinflussen, wurde der Bland-Altman-Ansatz verwendet. In Studie E wurden ein künstliches neuronales Netzwerk sowie maschinelles Lernen für die automatische Segmentierung eingesetzt. Ergebnisse: In Studie A war ein niedriger L3SMI ein Prädiktor für eine höhere Mortalität (p = 0.033) und Pneumonierate (p = 0.002) innerhalb von 30 Tagen nach der Extubation sowie für mehr ungünstige Entlassungen (p = 0.044) und höhere Behandlungskosten für den gesamten Krankenhausaufenthalt (p = 0.043). Ein niedriger L3SMI war in Studie B mit einer schlechteren Lebensqualität (p = 0.048) und stärkeren depressiven Symptomen (p = 0.005) assoziiert. Die schwellenwertbasierte Segmentierung der Skelettmuskulatur in Studie C und der Fettgewebekompartimente in Studie D wurde durch CT-Akquisitionsparameter signifikant beeinflusst. Das in Studie E vorgestellte vollautomatische Segmentierungssystem erreichte eine hohe Übereinstimmung mit den durch Experten erstellten Segmentationen (durchschnittlicher Dice-Koeffizient von 0.93). Fazit: Der L3SMI ist ein Werkzeug zur Beurteilung von Muskelmasse. Bei Intensivpatienten kann L3SMI zum Zeitpunkt der Extubation nützliche klinische Informationen liefern. Patienten mit fortgeschrittener Krebserkrankung, die zudem eine geringere Muskelmasse hatten, berichteten über eine schlechtere Lebensqualität und stärkere depressive Symptome. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, die Muskulatur frühzeitig als Teil eines multimodalen Behandlungskonzeptes zu adressieren. Die Indizes der Körperzusammensetzung werden signifikant von CT-Akquisitionsparametern beeinflusst. Darüber hinaus ermöglichte unser vollautomatisiertes System dank maschinellen Lernens die verzögerungsfreie Segmentierung von Skelettmuskulatur

CP\mathcal{CP}-violating effects on MSSM Higgs searches

We study the effects of $\mathcal{CP}$-violating phases on the phenomenology of the Higgs sector of the MSSM. Complex parameters in the MSSM lead to $\mathcal{CP}$-violating mixing between the tree-level $\mathcal{CP}$-even and $\mathcal{CP}$-odd neutral Higgs states, leading to three new loop-corrected mass eigenstates $h_a$, $a \in \lbrace 1,2,3\rbrace$. For scenarios where a light Higgs boson at about 125 GeV can be identified with the observed signal and where the other Higgs states are significantly heavier, a large admixture of the heavy neutral Higgs bosons occurs as a generic feature if $\mathcal{CP}$-violating effects are taken into account. Including interference contributions in the predictions for cross sections times branching ratios of the Higgs bosons is essential in this case. As a first step, we present the gluon-fusion and bottom-quark annihilation cross sections for $h_a$ for the general case of arbitrary complex parameters, and we demonstrate that squark effects strongly depend on the phases of the complex parameters. We then study the effects of interference between $h_2$ and $h_3$ for the example of the process $b\bar{b} \to \tau^+\tau^-$. We show that large destructive interference effects modify LHC exclusion bounds such that parts of the parameter space that would be excluded by MSSM Higgs searches under the assumption of $\mathcal{CP}$-conservation open up when the possibility of $\mathcal{CP}$-violation in the Higgs sector is accounted for.Comment: 11 pages, 4 figures, contribution to the HiggsTools Final Meeting, Durha

Task-based Adaptation of Graphical Content in Smart Visual Interfaces

To be effective visual representations must be adapted to their respective context of use, especially in so-called Smart Visual Interfaces striving to present specifically those information required for the task at hand. This thesis proposes a generic approach that facilitate the automatic generation of task-specific visual representations from suitable task descriptions. It is discussed how the approach is applied to four principal content types raster images, 2D vector and 3D graphics as well as data visualizations, and how existing display techniques can be integrated into the approach.Effektive visuelle Repräsentationen müssen an den jeweiligen Nutzungskontext angepasst sein, insbesondere in sog. Smart Visual Interfaces, welche anstreben, möglichst genau für die aktuelle Aufgabe benötigte Informationen anzubieten. Diese Arbeit entwirft einen generischen Ansatz zur automatischen Erzeugung aufgabenspezifischer Darstellungen anhand geeigneter Aufgabenbeschreibungen. Es wird gezeigt, wie dieser Ansatz auf vier grundlegende Inhaltstypen Rasterbilder, 2D-Vektor- und 3D-Grafik sowie Datenvisualisierungen anwendbar ist, und wie existierende Darstellungstechniken integrierbar sind

Leguminosen-Untersaaten im ökologischen Getreidebau. Ergebnisse dreijähriger Versuchsreihen

Es werden Zwischenergebnisse aus den Jahren 2003 bis 2005 einer bis 2007 laufenden Versuchsserie von zwei Versuchsorten (Tertiäres Hügelland, Bayern) dargestellt. Geprüft wurde die Wirkung von Zwischenfrüchten auf die Deckfrucht Winterweizen und die Folgefrucht Wintertriticale. Alle geprüften Arten - Gelbklee, Hornschotenklee, Rotklee, Weißklee - und eine Feldfutterbaumischung zeigten sich als tauglich für Untersaaten. Es bestanden Unterschiede im Wuchsverhalten und in der Aufwuchsleistung. Diese schwankte von ca. 1,0 dt/ha Trockenmasse (TM) im sommertrockenen Jahr 2003 bis ca. 20,0 dt/ha TM im Sommer 2004. Die Zwischenfrüchte zeigten - im Vergleich zur Variante „ohne Untersaat = Selbstbe-grünung“ - auf die Kornerträge der Deckfrucht Winterweizen keine statistisch abzu-sichernden Auswirkungen. 2005 war an einem Standort ein Mehrertrag an Rohprotein – verursacht durch erhöhte Rohproteingehalte – bei der Deckfrucht Winterweizen bei allen Zwischenfruchtarten gegenüber „ohne Untersaat“ erkennbar. Dieser war für Weißklee, Gelbklee und die Mischung statistisch gesichert. In der Variante mit Gelbklee hatte Win-terweizen den höchsten Wert mit 10,8 % Roh¬protein in der TM erreicht. Die Differenz zu „ohne Untersaat“ (mit 9,7 % Rohprotein) betrug 1,1 Prozentpunkte. In keinem Versuchsjahr und an keinem Ort wurde ein Unterschied zwischen „ohne Untersaat“ und den Zwischenfrucht-Varianten im Hinblick auf das Auftreten von Krankheiten und auf pflanzenbauliche Merkmale des Winterweizens festgestellt. Auch bei den korn-physikalischen Parametern (Sortierung, Hektolitergewicht, Tausendkornmasse) wurden keine Unterschiede zwischen den Prüfvarianten gefunden. Die Sommerzwischenfrüchte beeinflussten – je nach Jahreswitterung – den Ertrag der Folgefrucht Wintertriticale einmal positiv und einmal negativ. Die negative Ertragswirkung trat als Folge des Trockenjahres 2003 auf, die sich noch bis ins Erntejahr 2004 bemerkbar machte. Im Wirtschaftsjahr 2004/05, mit günstiger Niederschlagsverteilung, verzeichnete Wintertriticale nach Zwi¬schenfrucht signifikant höhere Erträge als „ohne“

Interference effects in BSM processes with a generalised narrow-width approximation

A generalisation of the narrow-width approximation (NWA) is formulated which allows for a consistent treatment of interference effects between nearly mass-degenerate particles in the factorisation of a more complicated process into production and decay parts. It is demonstrated that interference effects of this kind arising in BSM models can be very large, leading to drastic modifications of predictions based on the standard NWA. The application of the generalised NWA is demonstrated both at tree level and at one-loop order for an example process where the neutral Higgs bosons $h$ and $H$ of the MSSM are produced in the decay of a heavy neutralino and subsequently decay into a fermion pair. The generalised NWA, based on on-shell matrix elements or their approximations leading to simple weight factors, is shown to produce UV- and IR-finite results which are numerically close to the result of the full process at tree level and at one-loop order, where an agreement of better than $1\%$ is found for the considered process. The most accurate prediction for this process based on the generalised NWA, taking into account also corrections that are formally of higher orders, is briefly discussed.Comment: 44 pages, 17 figure