VACS; Visual Analysis of Heterogeneous Medical Data from Cohort Studies (VACS)

Basic data for this project

Type of projectIndividual project
Duration at the University of Münster01/02/2017 - 31/08/2019 (Initial start date: 01/05/2016) | 1st Funding period

Description

Klinische Routine befasst sich oft mit der Untersuchung einer Krankheit, wogegen der Gesundheitszustand eines Menschen viel komplexer ist und von vielen Faktoren abhängt. In letzter Zeit wurden Kohortenstudien ins Leben gerufen, um in longitudinalen Studien den Gesundheitszustand einer gesamten Population (der Kohorte) zu untersuchen, indem Patientenakten, medizinische Bildgebung des gesamten Körpers, persönliche Daten inklusive sozioökonomischer Gegebenheiten und sogar genetische Sequenzdaten erfasst werden. Nach dem Erfassen dieser großen Menge an heterogenen Daten besteht ein Bedarf an geeigneten Werkzeugen zu deren multivariaten Analyse. In diesem Projekt schlagen wir neue interaktive visuelle Analysemethoden zum Testen von Hypothesen, Unterstützung der Generierung neuer Hypothesen und Untersuchungen über zeitliche Veränderungen vor. Das Ziel ist es, das Erkennen von Risiko- oder Biomarkern und sogar genetische Assoziationen durch einen multi-variaten Ansatz zu ermöglichen. Die Analyse wird in einem geeigneten multi-dimensionalen Merkmalsraum durchgeführt. Der Merkmalsraum wird erstellt, indem potenziell relevante Faktoren abgeleitet werden, was unter anderem eine unsicherheitsbewusste automatische Segmentierung von multi-modalen medizinischen Bilddaten beinhaltet, und indem heterogene Informationen in geeigneter Art und Weise kombiniert werden. Damit können dann Hypothesen validiert werden unter Zuhilfenahme von interaktiven multi-dimensionalen visuellen Analysemethoden. Die Formulierung neuer Hypothesen wird unterstützt durch interaktive Mittel für einen semi-überwachten Klassifikationsprozess innerhalb des multi-dimensionalen Merkmalsraums. Vergleichende visuelle Analysen mehrerer Zeitpunkte erlauben es, Faktoren zu bestimmen, die den Gesundheitszustand über die Zeit beeinflussen, und unterstützen epidemiologische Untersuchungen. Wir schlagen vor, die Effektivität der vorgeschlagenen Analysemethoden anhand zweier Szenarien (Analyse der oberen Atemwege und der Nieren) von Kohortenstudien zu validieren.

KeywordsBildgebung; Computergrafik; Visualisierung; Medizinische Informatik
DFG-Gepris-IDhttps://gepris.dfg.de/gepris/projekt/310876543
Funding identifierLI 1530/23-1 | DFG project number: 310876543
Funder / funding scheme
  • DFG - Individual Grants Programme

Project management at the University of Münster

Linsen, Lars

Applicants from the University of Münster

Linsen, Lars

Project partners outside the University of Münster

  • University of GreifswaldGermany

Coordinating organisations outside the University of Münster

  • Constructor UniversityGermany

Projects of the following funding period

Duration: 01/01/2023 - 31/12/2025 | 2nd Funding period
Funded by: DFG - Individual Grants Programme
Type of project: Individual project