Visuelle Analyse von medizinischen, biologischen und epidemiologischen Daten

Fortschritte bei den Bildgebungs- und Datenerfassungstechniken ermöglichen die Erzeugung riesiger Mengen hochdimensionaler, multivariater und heterogener Datensätze im medizinischen, biologischen und epidemiologischen Bereich. Besondere Beispiele sind die Perfusionsdiagnostik, bei der 4D-Datensätze (3D-Raum+Zeit) und daraus abgeleitete Parameter analysiert werden, um den Blutfluss im Gewebe zu beurteilen, die Toponomie, bei der das Muster von Funktionsproteinen in Zellen oder Gewebe (das Toponom) abgebildet und für Anwendungen in der Toxikologie, der Entwicklung neuer Medikamente und der Wechselwirkung zwischen Patient und Medikament analysiert wird, sowie bevölkerungsbasierte Studien, bei denen eine Kohorte von Menschen im Hinblick auf ihre Lebensgeschichte und Risikofaktoren untersucht wird. Die visuelle Analyse bietet die Möglichkeit, solche hochkomplexen Daten zu verstehen und Hypothesen aufzustellen. Sie zielt darauf ab, den Benutzer zu interessanten Teilen der Daten zu führen, indem sie sein Vorwissen einbezieht und interaktive Filtermechanismen bereitstellt. Visual Analytics verbindet visuelle Exploration und Datenanalysetechniken, um verborgene Muster aufzudecken und Trends aus den Daten abzuleiten.

Visual Analytics of Medical, Biological, and Epidemiological Data

Advances in imaging and data acquisition techniques allow for generating massive amounts of high-dimensional, multi-variate, and heterogeneous datasets in the medical, biological, as well as epidemiological domain. Particular examples are perfusion diagnostics, where 4D (3D space+time) datasets and derived parameters are analyzed in order to assess the blood flow in tissue, toponomics, where the function protein pattern in cells or tissue (the toponome) is imaged and analyzed for applications in toxicology, new drug development and patient-drug-interaction, and, population-based studies, where a cohort of people is investigated with respect to life-history and risk factors. Visual analytics provides a means for making sense of and giving insight into such highly complex data and helps in generating hypotheses. It aims at guiding the user to interesting portions of the data by incorporating his/her a priori knowledge and providing interactive filtering mechanisms. Visual Analytics merges visual exploration and data analysis techniques to reveal hidden patterns and to derive trends from the data.