流行病学中以图像为中心的队列研究的视觉分析
计算机视觉与模式识别
2015-01-19 v1 计算机与社会
摘要
流行病学描述病因对特定人群疾病与健康状况的影响。队列研究是基于人群的研究，通常涉及大量随机选择的个体，并包含众多属性，从自我报告的访谈数据到各种医学检查（例如血液和尿液样本）的结果。近来，医学成像已被用作评估风险因素和潜在预后信息的额外工具。在本章中，我们讨论此类研究以及其评估如何受益于视觉分析。用于定义组的聚类分析、医学成像数据中器官的可靠图像分析以及表征解剖形状的形状空间探索，都是视觉分析工具，可能使流行病学家充分利用其庞大且复杂数据的潜力。为了获得认可，视觉分析工具需要补充更经典的流行病学工具，主要是假设驱动统计分析。
引用
@article{arxiv.1501.04009,
title = {Visual Analytics of Image-Centric Cohort Studies in Epidemiology},
author = {Bernhard Preim and Paul Klemm and Helwig Hauser and Katrin Hegenscheid and Steffen Oeltze and Klaus Toennies and Henry Völzke},
journal= {arXiv preprint arXiv:1501.04009},
year = {2015}
}