Rapid development of applications for the interactive visual analysis of multimodal medical data

Multimodale medizinische Volumendaten gewinnen zunehmend an Verbreitung. Wir diskutieren verschiedene interaktive Applikationen welche den Nutzer bei der Analyse dieser Daten unterstützen. Alle Applikationen basieren auf Erweiterungen des Voreen Frameworks, welche ebenfalls in dieser Dissertation di...

Verfasser: Diepenbrock, Stefan
Weitere Beteiligte: Hinrichs, Klaus H. (Gutachter)
FB/Einrichtung:FB 10: Mathematik und Informatik
Dokumenttypen:Dissertation/Habilitation
Medientypen:Text
Erscheinungsdatum:2013
Publikation in MIAMI:23.07.2013
Datum der letzten Änderung:13.06.2016
Angaben zur Ausgabe:[Electronic ed.]
Schlagwörter:Visualisierung; Medizinisch; Multimodal; RAD; Visual Analysis
Fachgebiet (DDC):004: Datenverarbeitung; Informatik
610: Medizin und Gesundheit
Lizenz:InC 1.0
Sprache:English
Format:PDF-Dokument
URN:urn:nbn:de:hbz:6-56329458606
Permalink:https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:6-56329458606
Onlinezugriff:diss_diepenbrock.pdf

Multimodale medizinische Volumendaten gewinnen zunehmend an Verbreitung. Wir diskutieren verschiedene interaktive Applikationen welche den Nutzer bei der Analyse dieser Daten unterstützen. Alle Applikationen basieren auf Erweiterungen des Voreen Frameworks, welche ebenfalls in dieser Dissertation diskutiert werden.

With multimodal volumetric medical data sets becoming more common due to the increasing availability of scanning hardware, software for the visualization and analysis of such data sets needs to become more efficient as well in order to prevent overloading the user with data. This dissertation presents several interactive techniques for the visual analysis of medical volume data. All applications are based on extensions to the Voreen volume rendering framework, which we will discuss first. Since visual analysis applications are interactive by definition, we propose a general-purpose navigation technique for volume data. Next, we discuss our concepts for the interactive planning of brain tumor resections. Finally, we present two systems designed to work with images of vasculature. First, we discuss an interactive vessel segmentation system enabling an efficient, visually supported workflow. Second, we propose an application for the visual analysis of PET tracer uptake along vessels.