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Abstract

Smart graphics techniques have a great potential in supporting medical treatment planning and education. In particular, the use of high-level knowledge and carefully selected default values reduces the interaction effort in exploring complex 3D data sets. Automatic viewpoint selection techniques may support the exploration of patient-specific 3D models. Camera movements and other animation techniques allow to emphasize important anatomic structures and convey complex spatial relations. Illustrative rendering techniques and smart visibility techniques enable the expressive visualization of nested surfaces which is important, e. g., to understand the location of a tumor inside an organ. General smart graphics techniques, however, have to be carefully adapted to support medical applications. In-depth discussions of usage scenarios, requirements, priorities and preferences are therefore a prerequisite for successful developments. In this paper, we give an overview of smart medical visualizations.

Zusammenfassung

Die medizinische Visualisierung befasst sich mit der Darstellung und Exploration radiologischer Bilddatensätze. Zu den grundlegenden Aufgaben gehören die Exploration der patientenindividuellen Bilddaten, die Visualisierung baumartiger Strukturen, die Hervorhebung von Objekten, die quantitative Analyse sowie die virtuelle Resektion. Lösungsmöglichkeiten für diese Aufgaben werden anhand konkreter Fallbeispiele beschrieben.

Zusammenfassung

Basierend auf unseren bisherigen Erfahrungen möchten wir Empfehlungen für die szenariobasierte Konzeption chirurgischer Trainings- und Planungssysteme geben. Die Spezifikation auf Basis von Szenarien schafft eine gemeinsame Kommunikationsbasis zwischen Entwicklern und Ärzten und ermöglicht die anwendernahe Entwicklung von Software. Dabei entsteht jedoch eine Vielzahl an Dokumenten, Anmerkungen und überarbeiteten Versionen. Wir schlagen deshalb eine konkrete Strategie zur Nutzung von Szenarien vor, die Redundanzen reduziert und eine effiziente Verwaltung der Zusammenhänge der entstehenden Dokumente ermöglicht. Wir nutzen diese Strategie und beschreiben davon ausgehend exemplarisch die szenariobasierte Konzeption eines Systems für das Training des medizinischen Workflows in der Wirbelsäulenchirurgie, sowie eines Systems für die Planung halschirurgischer Eingriffe. Die Diskussion der Szenarien hat sich für das Verständnis des klinischen Workflows, das Design der Trainings- und Planungsschritte sowie für die Auswahl einer repräsentativen Menge von Fällen und die Definition der für jeden Fall benötigten relevanten Informationen als hilfreich erwiesen.

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Abstract

We present a mesh generation algorithm which is able to produce smooth meshes from point clouds derived from histological slices. In this work, the shrinking tube mesh generation is used on histologic images depicting pathologic vessels. Our mesh generation is modeled after the behaviour of a shrinking tube. A start shape is fitted iteratively to the point cloud. The presented algorithm was successfully used to generate meshes of the inner and outer contour from vessels in histologic images. While histologic slices have a high in-plane resolution, the large slice distance and deformations during tissue deformations are challenging for 3D model generation.

Abstract

The vast majority of medical computer-based training (CBT) systems aim at problem-oriented case based training. A crucial issue in the design of CBT systems is the selection of appropriate cases for a representative collection of medical cases. Another issue is the presentation of those case collections to the users. With simple numbered list (e.g. Case 1, Case 2, …) goal-oriented case selection driven by learning objectives and clinical problems is not feasible. In this paper, we investigate interactive information visualization techniques, which promise a more sophisticated case selection. We analyze, compare, and empirically evaluate their appropriateness for case selection in medical CBT systems. Whereas analysis results show superiority of interactive information visualization techniques, the empirical evaluation reveals preference of the target group for simple tabular representations.