Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete

Prof. Gees Forschungsgebiet ist die Methodenentwicklung in der numerischen Simulation mechanischer und physikalischer Phänomene. Dabei liegt der besondere Fokus auf Algorithmen und Methoden zur Lösung von nichtlinearen Struktur- und Fluidmechanikproblemen, Fluid-Strukur Interaktion und andere gekoppelte Probleme, sowie algebraischen Mehrgitterverfahren, sowie seit kurzem auch inverse Probleme sowie Quantifizierung von Unsicherheiten in der Biomechanik. Anwendungsorientiert verfolgt er diverse Projekte im Bereich der Modellierung und Methodenentwicklung bildbasierter kardiovaskulärer Mechanik des Herz- und Kreislaufsystems sowie verschiedene Anwendungen in der Medizintechnik.

Prof. Gee studierte Bauingenieurwesen an der Universität Stuttgart und promovierte anschließend dort in demselben Fach. Es folgte ein zweijähriger Aufenthalt als Postdoc bei den Sandia National Laboratories in Albuquerque und Livermore, USA. Im Jahre 2006 nahm er eine Stelle als Gruppenleiter und Habilitand an der TUM an, wonach er 2011 einen Ruf auf das Fachgebiet Mechanik auf Höchstleistungsrechnern erhielt.

Bruder, L., Pelisek, J., Eckstein, H-H., Gee, M. W.: Biomechanical rupture risk assessment of abdominal aortic aneurysms using clinical data: A patient-specific, probabilistic framework and comparative case-control study. PLoS ONE 15 (11), 2020.

Abstract

Hemmler, A., Lutz, B., Kalender, G., Reeps, C., Gee, M.W.: Patient-specific in silico endovascular repair of abdominal aortic aneurysms: application and validation. Biomechanics and Modeling in Mechanobiology 18 (4), 2019, 983-1004.

Abstract

Hirschvogel, M., Jagschies, L., Maier, A., Wildhirt, S.M., Gee, M.W.: An in‐silico twin for epicardial augmentation of the failing heart. International Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering 35 (10), 2019.

Abstract

Thon, M.P., Ford, H.Z., Gee, M.W., Myerscough, M.R.: A Quantitative Model of Early Atherosclerotic Plaques Parameterized Using In Vitro Experiments. Bulletin of Mathematical Biology, 2018.

Abstract

Mayr, M.; Klöppel, T.; Wall, W. A.; Gee, M. W.: A Temporal Consistent Monolithic Approach to Fluid-Structure Interaction Enabling Single Field Predictors. SIAM Journal on Scientific Computing 37 (1), 2015, B30-B59.

Abstract

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