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Hauptseminar "Biomedizinische Datenanalyse / Visual Analytics "
Semester: SS 2010
Umfang: 2S
Dozent: Dr. Sebastian Klenk
Prof. Dr. Gunther Heidemann
Beschreibung:

Aktuelles

  • Vorbesprechung
    Mittwoch 01.04.2009 (14:00-15:00 Uhr), Raum 1.168

Beschreibung - Medizinische Datenanalyse (HS)

Im Bereich der medizinischen Forschung sind in den letzten Jahren die Datenmengen und die Komplexität der Fragestellungen kontinuierlich gestiegen. Microarrays, bildgebende Verfahren, aber auch umfangreiche Patientendatenbanken mit Langzeit Follow-Up eröffnen Möglichkeiten, die vor einigen Jahren noch undenkbar gewesen wären. Mit den Daten wachsen nun auch die Anforderungen an die Informatik und deren Methoden. Im Rahmen dieses Hauptseminars werden einige der aktuellen Methoden und Verfahren im Rahmen der Biomedizinischen Datenanalyse vorgestellt und diskutiert. Dabei soll anhand beschriebener praktischer Anwendungsfälle der spezielle Nutzen dargestellt und die mit den Vorgehensweisen verbundenen Probleme verdeutlicht werden. Beispiele hierfür sind: Visualisierung Medizinischer Datenmengen, Mustererkennung bei Patientendaten, Vorhersagen von Krankheitsverläufen und Überlebenszeiten, etc. Die Vortragstheme entsprechen dem gegenwärtigen Stand der Forschung oder besonderen praktischen Anwendungen. Als Einstieg zu jedem Thema wird Literatur zur Verfügung gestellt auf denen aufbauend dann das Themengebiet erarbeitet wird.

Beschreibung - Visual Analytics (S)

Die visuelle Analyse (Visual Analytics) wir insbesondere dort eingesetzt, wo es gilt, komplexe Datenzusammenhänge aufzuspüren und zu verstehen. Dazu wird im Gegensatz zu vollautomatischen Verfahren, die menschliche Fähigkeit zur Mustererkennung ausgenutzt. Um dennoch komplexe und grosse Datenmengen verarbeiten zu können, werden die Daten maschinell aufbereitet und durch ihre Merkmale abstrahiert. In einem solchen Analyseprozess spielt die Schnittstelle zwischen Mensch und Computer offensichtlich eine wichtige Rolle. Für eine effiziente Analyse sind deshalb auch effiziente Visualisierungen der Daten sowie eine intuitive Interaktion mit ihnen erforderlich. Diese drei Pfeiler - Vorverarbeitung, Visualisierung und Interaktion - werden in diesem Seminar näher beleuchtet.
Im Rahmen des Seminars werden verschiedene aktuelle Visual Analytics Verfahren für unterschiedliche Datendomänen (z.B. Videodatenbanken,Textsammlungen,Trajektorien,Social Networks, etc.) vorgestellt. Dabei wird insbesondere auf folgende Fragen eingegangen: Visualisierung von Daten, Interaktion mit den Daten und ihrer Visualisierung, Skalierbarbeit bezüglich des Datenumfangs, automatische Aufbereitung von Informationen mittels Merkmalsextraktion, Unsicherheiten in Daten und ihr Einfluss auf den Prozess der Entscheidungsfindung.

oraussetzungen

Vordiplom, hilfreich wären Vorkenntnisse im Bereich maschineller Lernverfahren wie man sie zum Beispiel in den Lehrveranstaltungen "Neuronale Netze" und "Computer Vision" vermittelt bekommt.

Sonstiges

Literatur

  • P. Haas: Medizinische Informationssysteme und elektronische Krankenakten, Springer 2004
  • J. Han, M. Kamber: Data Mining. Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann, 2006
  • T. Hastie, R. Tibshirani, Jerome Friedman: The Elements of Statistical Learning, Springer, 2001
Themen:
Datum Thema Vortragender Betreuer
27.04.2010 1. Visual Analytics for Trajectory Clustering
Dr. Sebastian Klenk
04.05.2010 2. Visual Analytics of Geospatial Data
Dr. Sebastian Klenk
11.05.2010 3. Visual Analytics of Text Documents
Dr. Sebastian Klenk
18.05.2010 4. Visual Analytics of Video Data
Dr. Sebastian Klenk
01.06.2010 5. Temporal Reasoning
Dr. Sebastian Klenk
08.06.2010 6. Survival Analysis
Dr. Sebastian Klenk
15.06.2010 7. Decision Support
Dr. Sebastian Klenk
22.06.2010 8. Intensive Care
Dr. Sebastian Klenk
29.06.2010 9. Signal Analysis I
Dr. Sebastian Klenk
06.07.2010 10. Signal Analysis II
Dr. Sebastian Klenk
13.07.2010 11. Visual Analytics in Life Science
Dr. Sebastian Klenk
Termine: Donnerstag, 14:00 - 15:30 Uhr in 0.453
Organisatorische Hinweise:

Termine II

Termin      Vortragender   Thema Material      
    
Do 23.04  Sebastian KlenkEinführung Folien    
    
Do 30.04     
    
Do 07.05  Bettina OhlhausenBiomedical Data Mining 
    
Do 14.05  Leo van WaverenClinical Decision Intelligence Systems I 
    
Do 21.05  Christi Himmelfahrt  
    
Do 28.05  Rudolf NetzelClinical Decision Intelligence Systems II 
    
Do 04.06  vorlesungsfrei  
    
Do 11.06  Fronleichnam  
    
Do 18.06  Renjing WangDe-Identification 
    
Do 25.06  Patrick AlschbachHeart Sound Analysis 
    
Do 02.07  Normann DeckerSurvival Analysis 
    
Do 09.07  Thomas MüllerIntensive Care Data Mining 
    
Do 16.07  Tino Hartmann  
    
Do 23.07  Tobias GrassData Representation 
    
Abgabefrist für Folien: 0 Tag(e) nach dem Vortrag
Abgabefrist für Ausarbeitung: 0 Tag(e) nach dem Vortrag

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