Uncertainty-aware Brain Lesion Visualization

Eurographics Workshop on Visual Computing for Biomedicine Pub Date : 2020-01-01 DOI:10.2312/vcbm.20201176

C. Gillmann, D. Saur, T. Wischgoll, K. Hoffmann, H. Hagen, Ross Maciejewski, G. Scheuermann

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不确定性感知脑损伤可视化

脑损伤是指因受伤或疾病而受损的组织区域。它的分析是医学研究人员了解疾病和找到适当治疗方法的重要任务。在这种情况下，可视化方法成为定位、量化和分析脑损伤的重要工具。不幸的是，图像的不确定性严重影响了可视化输出的准确性。这些影响在现有的方法中没有很好地覆盖，导致对分析结果的误解或缺乏信任。在这项工作中，我们提出了一个专门为脑损伤设计的不确定性感知可视化管道。我们的方法是基于图像数据的不确定性度量，形成不确定性感知分割方法的输入。在这里，医生可以确定患者大脑中的病变，结果可以通过不确定性感知几何渲染可视化。我们将我们的方法应用于两个患者数据集来回顾病变。我们的研究结果表明，在脑损伤分析中增加的知识发现提供了对生成结果的信任的量化。

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Eurographics Workshop on Visual Computing for Biomedicine

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