Research Projects
- Show Keywords
- 3D Computer Vision 3D reconstruction Aerial Vision Augmented Reality Augmented Video Best Paper Award Biometrics Caleydo Computer Graphics Computer Vision Convex Optimization Coordinate transformations detection face Fingerprint Georeferencing GPU GUI HOG Human Computer Interaction Image Labelling Industrial Applications Information Visualization integral imaging Interaction Interaction Design Machine Learning Medical computer vision Medical Visualization Mixed Reality Mobile computing Mobile phone Model Multi-Display Environments Multiple Perspectives Object detection Object recognition Object reconstruction Object Tracking On-Line Learning Robotics Segmentation Shape analysis shape from focus SLAM Software Projects Structure from Motion Surveillance SVM Symmetry Tracking Fusion Tracking, Action Recognition User Interfaces Variational Methods Virtual reality and augmented reality Visual Tracking Visualization
| Title | Abstract |
Start
|
End |
|---|---|---|---|
|
Diagnostik der Tumorheterogenität – ein neuer Steuerfaktor für die Therapie des Dickdarmkarzinoms?
(details) |
Das Kolonkarzinom ist weltweit eine der häufigsten Krebserkrankungen, die trotz Fortschritte in der Behandlung nach Ausbildung von Metastasen fast immer zum Tod führt. Gemäß internationalen Standards ist derzeit die pathohistologische Untersuchung entscheidend für das therapeutische Vorgehen. Für Patienten in fortgeschrittenen Tumorstadien wurden kürzlich Therapien verfügbar, die auf den Mutationsstatus des Tumors ausgerichtet sind, jedoch eine mögliche Tumorheterogenität nicht berücksichtigen. Derzeit nicht detektierte Tumorklone werden für das oft fehlende Therapieansprechen und die Tumorprogression verantwortlich gemacht. Das beantragte Projekt soll durch Anwendung neuer sensorischer Verfahren zur kosteneffizienten und verlässlichen Bestimmung der genetischen Diversität von Dickdarmkarzinomen beitragen. Mittels statistischer Verfahren und bioinformatischer Analyse der genetischen Profile werden die Häufigkeit sowie die prognostische Bedeutung der Tumorheterogenität für das biologische Verhalten der Tumore sowie ihr Ansprechen auf spezifische onkologische Therapien ermittelt. Durch spezielle, an der TUG entwickelte Visualisierungstechniken wird die erhobene Datenfülle für Pathologen und klinische Onkologen verständlich und verwertbar gemacht. Eine umfassende genetische Tumoranalyse setzt das vollinhaltliche Einverständnis des Patienten voraus, welches untrennbar mit dem Verständnis und der Zustimmung zu den hierzu verwendeten Methoden verbunden ist. Ein weiteres Projektziel ist daher die Untersuchung von Erwartungen und Hoffnungen aber auch von Vorbehalten bzw. Befürchtungen, die in die Beratung und Aufklärung des Patienten Eingang finden sollen und die die unterschiedlichen Einstellungen der Patienten zu den diagnostischen Verfahren berücksichtigen. Diese neuen Diagnoseverfahren werden ein Ansprechen auf eine Therapie wesentlich gezielter voraussagen können als die derzeitigen Methoden, den Patienten Nebenwirkungen unwirksamer Medikamente ersparen und damit nicht zuletzt zu einer Kostenreduktion im Gesundheitssystem beitragen. | 2012 | 2014 |
|
Caleydoplex- Information Exploration in Teams
(details) |
Critical decisions involving a lot of data are rarely made by a single person, but are rather discussed and evaluated by a team of experts. Examples are doctors deciding for treatment of severe illness, emergency services having to react to ongoing crises, or engineers collaborating to make technical decisions concerning expensive products. These activities can be assisted by information visualization tools. However, traditional information visualization rarely considers the collaborative nature of data analysis tasks. The foundation of our research proposal is the extension of a multiple view visualization system to a multi-display environment. Multiple view visualization shows data in different representations and thereby accommodates for different knowledge backgrounds and user preferences. Multi-display environments turn unused wall and table spaces into interactive surfaces using off-the-shelf projection technology and integrate private workstations smoothly into this shared interactive workspace. Our research aim is the design and creation of a co-located collaborative information visualization workspace dealing with two principal challenges: display space management and collaborative interaction techniques. Intelligent display space management adopts information visualizations and placement of views automatically to the physical display properties and supports the users interacting with the environment. Combined with visual linking of related data entities distributed across the environment, it will help to establish a common knowledge ground. Collaborative interaction techniques are required to organize such a rich, but potentially complex environment. We will investigate high-level activity support for typical tasks in shared information workspaces and how users can maintain awareness of each other’s activities. The proposed research benefits from two ongoing projects at Graz University of Technology: Deskotheque delivers the basic technology necessary for collaborative work in multi-display environments, while Caleydo, a visualization project from the biomedical domain, provides an excellent use case, including the necessary experts willing to collaborate in studies. Using these frameworks, we plan to conduct several usability studies, with prototypes of different levels of sophistication. This research is part of the project Caleydo. |
2011 | 2014 |
|
inGeneious - Holistic Visualization of Biomolecular and Clinical Data
(details) |
Ziel des Projekts inGeneious ist es, Visualisierungsmethoden und Work-Flows zu entwickeln, die Biologen und Medizinern bei der Analyse biomolekulare Daten im Kontext von klinischen Faktoren sowie biologischen Prozesse unterstützen. Die Berücksichtigung dieser Faktoren bei der Analyse von zum Beispiel Genexpressionsdaten ist entscheidend, da auf diese Weise Rückschlüsse über Zusammenhänge von genetischer Predisposition und Krankheitsverlauf gewonnen werden können. Zwei zentrale Forschungsfragen sind Gegenstand des inGeneious-Projektes. Zunächst soll eine ganzheitliche Betrachtungsweise der drei Datenräume durch Multiple-View-Verfahren und effizientes visuelles Verbinden von Informationen ermöglicht werden. Darauf aufbauend soll eine vergleichende Analyse divergierender Gruppen durch neue, vergleichende Visualisierungsmethoden ermöglicht werden. Experten erhalten damit ein Werkzeug um die immer größer werdende Menge biomolekularer Daten effizient verwenden zu können. Diese Forschungsarbeit wird innerhalb des Projekts Caleydo durchgeführt. |
2009 | 2011 |
