Preim, BernhardOeltze, SteffenTönnies, Klaus2018-01-052018-01-0520102010https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/9540In der Medizin werden große Mengen an Daten generiert, die sich auf diagnostische Prozeduren, Behandlungsentscheidungen und Ergebnisse der Behandlung beziehen. Medizinische Bilddaten, z. B. Computertomografie (CT) und Kernspintomografiedaten (MRT), werden häufig akquiriert. Diese Daten müssen effizient analysiert werden, um klinische Entscheidungen adäquat zu unterstützen. Insbesondere müssen Bildanalysetechniken, wie die Segmentierung und Quantifizierung anatomischer Strukturen und die visuelle Exploration der Daten, integriert werden. Neben den Anforderungen der individuellen Behandlung ergeben sich weitere Herausforderungen für die Datenauswertung aus den Bedürfnissen der klinischen Forschung, der öffentlichen Gesundheitsvorsorge und der Epidemiologie. Die Rolle des Benutzers ist hier die eines Forschers, der Daten untersucht und dabei z. B. potenzielle Korrelationen zwischen Risikofaktoren und der Entstehung von Erkrankungen analysiert. Die visuelle Exploration, bei der oft mehrere koordinierte Ansichten genutzt werden, und statistische Analysen müssen dazu geeignet integriert werden. Oft sind dabei die räumliche (geografische) Verteilung der Patienten und die zeitliche Entwicklung von Erkrankungsfällen wesentlich. Daher müssen die medizinischen Daten in ihrem räumlichen und zeitlichen Bezug repräsentiert werden, sodass eine enge Verbindung zwischen geografischen Informationssystemen und der Datenvisualisierung entsteht.Text/Journal Article1432-122X