[Forschungsseminar-BSV] Research Seminar 'Computer Graphics, Image Processing, and Visualization'

[Tom Liebmann]

I N V I T A T I O N

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to the Research Seminar 'Computer Graphics, Image Processing, and 
Visualization'

     onWednesday, September 21st, 2016, at 1:15 PM,
     in Room P-702 in the Paulinum, Augustusplatz.

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There will be two talks. The first one is given by

     Sören Reichardt
     Department of Computer Science
     Leipzig University

and is entitled

     "Implementierung und Parallelisierung eines probabilistischen Q-Ball
     Traktografiealgorithmus in OpenWalnut".

Abstract:

     Traktografie ist eine auf Daten von diffusions MRT beruhende Methode,
     Bündel von Nervenfasern an lebenden Subjekten annähernd zu 
rekonstruieren.
     Hierfür kann ein probabilistisches Q-Ball Modell verwendet werden, 
welches
     dazu in der Lage ist, komplexe Faserstrukturen aufzulösen sowie Fehler,
     welche in der deterministischen Traktografie entstehen, ab zu mildern.
     Ersteres unterscheidet diese Technik vom Diffusions-Tensor-Modell, 
welches
     weit verbreitet ist. Es werden im folgenden Vortrag einige 
Grundlagen zur
     medizinischen Bildgebung mittels Magnetresonanztomografie, 
Traktografie,
     sowie den verwendeten mathematischen Voraussetzungen gegeben. Weiterhin
     werden Techniken zur Parallelisierung des im Framework OpenWalnut
     implementierten Programms vorgestellt und Ergebnisse dessen in 
Hinblick auf
     die Qualität der Bilder sowie der Laufzeit des Algorithmus 
präsentiert. Die
     Verbesserung der Laufzeit stellt hierbei den Kern dieser Arbeit 
dar, mit
     dem Zweck, dem Benutzer, wie zum Beispiel Neurowissenschaftlern, 
eine gute
     Interaktion mit den verwendeten Daten zu bieten.

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The second talk is given by

     Karl Kaiser
     Department of Computer Science
     Leipzig University

and is entitled

     "Tiled-Binned Clustering of Multi-Variate Data".

Abstract:

     Epigenetics is an emerging field of biology that studies heritable
     properties that change the way cells express their genetic 
information. One
     mechanism for this is the modification of histones by attachment of 
acetyl,
     methyl, or phosphor groups. Wrong histone modifications can lead to 
cells
     expressing the wrong genetic information, which can be a cause for 
diseases
     such as cancer. Learning more about histone modifications can therefore
     possibly lead to new insights for disease diagnosis, prognosis, and
     prevention. The data set generated by segmenting the genome 
according to
     histone modifications is multi-variate and contains hundreds of 
thousands
     of entries, making if difficult to visualize with existing methods. To
     tackle this, we first sort the data into bins in any number of the
     available dimensions. The binned data is then clustered using 
either the
     k-means or k-median algorithm, or consensus clustering based on one 
of the
     two. An interactive 3D scatterplot is then used to show the result 
of these
     steps. This approach generates easily readable scatterplots for 
large data
     sets of multi-varate data that shows more correlations than previous
     methods.

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On behalf of Professor Scheuermann all those interested are cordially 
invited to attend.

Yours sincerely,
Tom Liebmann
-------------- nächster Teil --------------
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