1,721,003 research outputs found
Visual Disease Stories: Empowering Health Literacy and Promotion
No full textNarrative medical visualization bridges the gap between limited health literacy and the need for health communication. We explore disease stories to promote preventive behaviors, educate patients about their conditions and treatment options to foster informed consent, which is embraced by clinicians for its potential to alleviate the burden on healthcare systems and providers. We integrate data visualization with storytelling to make scientific information more accessible to diverse audiences. However, the expansive design space presents significant challenges, as design choices can greatly influence levels of engagement, memorability, and comprehension. Our work investigates the fundamental dimensions of the narrative design space - conflict, content, character, and structure - with the aim of maximizing its impact on disease communication.EuroVis 2025 - Dirk Bartz Prize1st Priz
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Visualization, classification, and interaction for risk analysis and treatment planning of cerebral aneurysms
No full textCerebral aneurysms are weak vessel areas that can bulge out and balloon, caused by a pathologically
altered structure of the vascular wall. They bear the risk of rupture, leading to internal bleeding
causing high risks of mortality. Although most aneurysms will never rupture, the potential risk of
bleeding makes the detection and risk-assessment of aneurysms a critical issue. Imaging methods are
used for the detection and localization of aneurysms. The decision as to whether or not aneurysms
should be treated must be carefully considered, as there is a risk of fatal outcome during surgery.
Their initiation and progression depend strongly on the interplay of vascular morphology and
hemodynamics. Unfortunately, the processes causing aneurysm growth and rupture are not well
understood. Blood flow simulations can obtain information about the patient-specific hemodynamics.
It is also the basis for the development for new, low-risk treatment options since treatment success
depends on blood flow characteristics.
In clinical routine, risk assessment and treatment planning are just based on morphological characteristics
of an aneurysm and its surrounding vasculature. However, this information allows no reliable
evaluation of the aneurysm state. To improve decision-making, medical and biomedical researchers
analyze simulated flow data, which are multi-attribute data with high spatial and temporal complexity.
The data exploration is performed quantitatively and qualitatively, where the former focuses on
the evaluation of specific scalar values such as pressure or wall thickness and the latter focuses
on the analysis of flow patterns such as vortices. Correlations between qualitative and quantitative
characteristics can be revealed and formed into hypotheses that can lead to a better understanding of
the internal aneurysm procedures. However, the visual exploration of flow data is a time-consuming
process, which is affected by visual clutter and occlusions.
The goal of our work is to develop computer-aided methods that support the quantitative and
qualitative visual exploration of morphological and hemodynamic characteristics in cerebral aneurysm
data sets. Since this is an interdisciplinary process involving both physicians and fluid mechanics
experts, redundancy-free management of aneurysm data sets is required to enable efficient analysis
of the information. We developed a consistent structure to document aneurysm data sets, where
users can search for specific cohorts, and individual cases can be analyzed more detailed to assess
the aneurysm state as well as to weigh different treatment scenarios. The prerequisite for the visual
exploration is the extraction of the ostium, which is a curved surface that separates the parent vessel
from an aneurysm. We provide an automatic determination of the ostium. Based on this several other
morphological descriptors are computed automatically. Besides an analysis of morphological aspects,
the aneurysm data exploration comprises four more parts: a simultaneous evaluation of wall- and
flow-related characteristics, a simultaneous analysis of multiple scalar information on the aneurysm
wall, the analysis of mechanical wall processes as well as a qualitative characterization of the internal
flow behavior. We provide methods for each of these parts: occlusion-free depictions of the vessel
morphology and internal blood flow, interactive 2D and 3D visualizations to explore multi-attribute
correlations, comparative glyph-based visualizations to explore mechanical wall forces and automatic
classification of qualitative flow patterns. Our methods were designed and evaluated in collaboration
with domain experts who confirmed their usefulness and clinical necessity.Zerebrale Aneurysmen sind lokale Ausbeulungen der Gefäßwand, verursacht durch eine pathologisch
veränderte Struktur dieser. Die Hauptgefahr für den Patienten besteht in einer Ruptur, was zu
einer inneren Blutung führt und mit einer hohen Mortalität verbunden ist. Obwohl die meisten
Aneurysmen nie rupturieren werden, macht das potenzielle Risiko einer Blutung die Erkennung und
Risikobewertung von Aneurysmen zu einem wichtigen Thema. Bildgebende Verfahren werden zur
Erkennung und Lokalisierung von Aneurysmen eingesetzt. Die Entscheidung, ob ein Aneurysma
behandelt werden sollte oder nicht, muss sorgfältig abgewägt werden, da bei Eingriffen die Gefahr
eines tödlichen Verlaufs besteht.
Ihre Entstehung und ihr Voranschreiten hängen stark vom Zusammenspiel der Gefäßmorphologie
und Hämodynamik ab. Leider sind die Prozesse, die das Wachstum und die Ruptur des Aneurysmas
verursachen, bisher nicht gut verstanden. Informationen über die patientenspezifische Hämodynamik
können mit Hilfe von Blutflusssimulationen gewonnen werden. Diese sind auch die Grundlage für
die Entwicklung neuer, risikoarmer Behandlungsmöglichkeiten, da der Behandlungserfolg von den
Eigenschaften des Blutflusses abhängt.
In der klinischen Routine basieren die Risikobewertung und die Behandlungsplanung nur auf
morphologischen Eigenschaften des Aneurysmas und seinem umgebenden Gefäßbaum. Diese
Informationen erlauben jedoch keine zuverlässige Beurteilung des Aneurysmas. Um die Entscheidungsfindung
zu verbessern, analysieren medizinische und biomedizinische Forscher simulierte
Strömungsdaten. Dies sind Informationen mit hoher räumlicher und zeitlicher Komplexität, die eine
Vielzahl an Attributen umfassen. Die Datenexploration wird quantitativ und qualitativ durchgeführt,
wobei sich erstere auf die Bewertung spezifischer skalarer Werte wie Druck oder Wanddicke und
letztere auf die Analyse von Flussmustern wie Wirbel konzentriert. Zusammenhänge zwischen
qualitativen und quantitativen Merkmalen können aufgedeckt und zu Hypothesen geformt werden,
die zu einem besseren Verständnis der Entwicklung und des Wachstums von Aneurysmen führen
können. Die visuelle Exploration von Strömungsdaten ist jedoch ein zeitaufwendiger Prozess, der
durch visuelle Verdeckung beeinflusst wird.
Ziel unserer Arbeit ist es, computergestützte Methoden zu entwickeln, die die quantitative und
qualitative Exploration morphologischer und hämodynamischer Eigenschaften in zerebralen Aneurysmen
unterstützen. Da es sich hierbei um einen interdisziplinären Prozess handelt, an dem sowohl
Ärzte als auch Strömungsexperten beteiligt sind, ist eine redundanzfreie Verwaltung von Aneurysma-
Datensätzen erforderlich, um eine effiziente Analyse der Informationen zu ermöglichen. Wir haben
eine einheitliche Struktur zur Dokumentation von Aneurysma-Datensätzen entwickelt, in der Benutzer
nach bestimmten Kohorten suchen können und einzelne Fälle detaillierter analysiert werden können,
um den Zustand des Aneurysmas zu beurteilen und um verschiedene Behandlungsszenarien abzuwägen.
Voraussetzung für die visuelle Exploration ist die Extraktion des Ostiums, das eine gebogene
Fläche ist, die das Trägergefäß vom Aneurysma trennt. Wir haben eine automatische Extraktion des
Ostiums entwickelt. Basierend darauf werden mehrere weitere morphologische Deskriptoren automatisch
berechnet. Neben der Analyse morphologischer Aspekte umfasst die Datenexploration vier
weitere Komponenten: eine gleichzeitige Analyse wand- und strömungsbezogener Merkmale, eine
gleichzeitige Analyse mehrerer skalarer Informationen auf der Aneurysmawand, die Analyse mechanischer
Wandprozesse sowie eine qualitative Charakterisierung des internen Strömungsverhaltens.
Wir stellen Methoden für jede dieser Komponenten zur Verfügung: okklusionsfreie Darstellungen
der Gefäßmorphologie und des inneren Blutflusses, interaktive 2D und 3D Visualisierungen zur
Exploration von Korrelationen zwischen mehreren Attributen, vergleichende Glyphen-basierte Visualisierungen
zur Exploration mechanischer Wandkräfte und eine automatische Klassifizierung
qualitativer Strömungsmuster. Unsere Methoden wurden in Zusammenarbeit mit Experten entwickelt
und bewertet, die ihren Nutzen und ihre klinische Notwendigkeit bestätigt haben
Visuelle Risikoanalyse und Therapieplanung zerebraler Aneurysmen
No full textDie vorliegende Dissertation präsentiert die Software Aneulysis für eine verbesserte Risikoanalyse und Behandlungsplanung zerebraler Aneurysmen. Dies sind lokale Ausbeulungen der Gehirnarterien, deren Ruptur meist tödlich endet. Eine Behandlung muss sorgfältig abgewogen werden, da diese enorme Risiken für den Patienten bürgen. Aneurysma-Wachstum, Ruptur, und Behandlungserfolg hängen von der Gefäßmorphologie und Hämodynamik ab, deren Zusammenhänge bisher schlecht verstanden sind. Mit Hilfe von Simulationen kann die patientenspezifische Hämodynamik modelliert werden. Die Analyse der komplexen Daten ist jedoch zeitaufwendig und fehleranfällig. Aneulysis ermöglicht eine interdisziplinäre Nutzung und reproduzierbare Analyse von Aneurysmadaten. Die Konzeption und Evaluierung erfolgte in enger Zusammenarbeit mit Neuradiologen und Simulationsexperten, die den Nutzen und die klinische Notwendigkeit bestätigten
Interactive medical visualization for experts and broad audiences
No full textOver the past decades, numerous approaches have been developed for the visualization
of medical data that support patient-specific decisions regarding the diagnosis
and treatment of many diseases in everyday clinical practice. One focus is on the
computer-aided analysis and visualization of measured and simulated blood flow
data to improve the diagnosis and treatment of cardiovascular diseases. Central questions
are how the complexity of flow as well as the forces acting on the vessel wall
change over the cardiac cycle, what influence different treatment scenarios have on
blood flow, and whether there are differences in terms of flow behavior between
patients and healthy people.
In addition, careful planning and training of surgical procedures can increase treatment
success and reduce patient risk. However, the basis for this are perceptionbased
representations of complex anatomical relationships. Spatial distances, such as
between a tumor and surrounding vessels, must be depicted clearly in order to plan
an optimal access route and resection volume. In this context, virtual reality (VR) systems
are increasingly used to recreate real scenarios in the operating room. In order
to verify the suitability of visualization techniques for such scenarios, extensive user
studies based on objectively created experiments need to be conducted.
While much research in the past has focused on the development of visualization
techniques for medical experts, there is a strong interest among the general public in
medical topics such as the links between lifestyle and disease as well as information
about innovative treatments. These topics are often presented in a narrative format
in popular television shows as well as in a variety of YouTube videos. Most of these
narrative formats follow a linear structure based on manually created illustrations,
where the only possible interaction is to move to the next or previous view. Therefore,
important research aspects are the creation of data-driven medical narratives
based on 3D anatomical models, the design of interaction, the choice of a motivating
and engaging structure, and the right balance between content depth and comprehensibility.
In this cumulative postdoctoral thesis, we first present several computational methods,
developed for medical experts, that support the visual analysis of complex medical
flow data. We also present approaches for creating perception-based experiments
and resulting user studies comparing surface visualization techniques in desktop and
VR systems. Finally, we describe concepts for creating data-driven, interactive visualizations
of medical data for a broad audience. All described techniques were developed
during my time as a postdoctoral researcher and realized and evaluated in close
collaboration with various experts as well as representatives of the general public.In den letzten Jahrzehnten wurden zahlreiche Ansätze für die Visualisierung von
medizinischen Daten entwickelt, die im klinischen Alltag patienten-spezifische Entscheidungen
hinsichtlich der Diagnose und Behandlung verschiedenster Erkrankungen
unterstützen. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der computergestützten Analyse
und Visualisierung von gemessenen und simulierten Blutflussdaten, um die Diagnose
und Behandlung von kardiovaskulären Erkrankungen zu verbessern. Zentrale Fragen
sind hierbei, wie sich die Komplexität des Flusses sowie die auf die Gefäßwand
wirkenden Kräfte über den Herzzyklus ändern, welchen Einfluss verschiedene Behandlungsszenarien
auf den Blutfluss haben und ob es Unterschiede hinsichtlich des
Flussverhaltens zwischen Patienten gibt.
Darüber hinaus können eine sorgfältige Planung sowie das Trainieren von chirurgischen
Eingriffen den Behandlungserfolg steigern und das Risiko für den Patienten
reduzieren. Die Grundlage dafür sind jedoch wahrnehmungsbasierte Darstellungen
komplexer anatomischer Verhältnisse. Räumliche Abstände, wie zum Beispiel zwischen
einem Tumor und umliegenden Gefäßen, müssen gut erkennbar abgebildet
werden, um einen optimalen Zugangsweg sowie das Resektionsvolumen planen zu
können. In diesem Zusammenhang kommen vermehrt Virtual Reality (VR) Umgebungen
zum Einsatz, die es ermöglichen reale Szenarien im Operationssaal nachzubilden.
Um die Eignung von Visualisierungstechniken für derartige Szenarien zu
überprüfen, müssen umfangreiche Nutzerstudien auf Basis von objektiv erstellten
Experimenten durchgeführt werden.
Während sich in der Vergangenheit zahlreiche Forschungsarbeiten auf die Entwicklung
von Visualisierungstechniken für medizinische Experten fokussiert haben, besteht
in der breiten Öffentlichkeit ein starkes Interesse an medizinischen Themen
wie den Zusammenhängen zwischen Lebensstil und Krankheiten sowie an Informationen
über innovative Behandlungsmethoden. Diese Themen werden in populären
Fernsehsendungen sowie in einer Vielzahl von YouTube-Videos oft in einem narrativen
Format präsentiert. Die meisten dieser narrativen Formate folgen einer linearen
Struktur basierend auf manuell erstellten Illustrationen, bei der die einzige mögliche
Interaktion darin besteht, zur nächsten oder vorherigen Ansicht zu wechseln. Wichtige
Forschungsaspekte sind daher die Erstellung daten-getriebener, medizinischer
Geschichten basierend auf anatomischen 3D Modellen, die Gestaltung von Interaktion,
die Wahl einer motivierenden und einbeziehenden Struktur, sowie das richtige
Verhältnis zwischen inhaltlicher Tiefe und Verständlichkeit.
In dieser kumulativen Habilitationsschrift werden zunächst verschiedene computergestützte
Methoden, entwickelt für medizinische Experten, vorgestellt, die die visuelle
Analyse von komplexen medizinischen Flussdaten unterstützen. Zudem stellen
wir Ansätze zur Erstellung von wahrnehmungsbasierten Experimenten vor und daraus
resultierende Nutzerstudien, bei denen Oberflächenvisulisierungen in Desktopund
VR-Systemen verglichen werden. Abschließend beschreiben wir Konzepte zur
Erstellung von daten-getriebenen, interaktiven Visualisierungen medizinischer Daten
für ein breites Publikum. Alle beschriebenen Techniken wurden in meiner Zeit als
Postdoktorandin entwickelt und in enger Zusammenarbeit mit verschiedenen Experten
sowie Vertreter der breiten Öffentlichkeit realisiert und evaluiert
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Get PDFWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
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