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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Eidolon: Visualization and Computational Framework for Multi-modal Biomedical Data Analysis

verfasst von : Eric Kerfoot, Lauren Fovargue, Simone Rivolo, Wenzhe Shi, Daniel Rueckert, David Nordsletten, Jack Lee, Radomir Chabiniok, Reza Razavi

Erschienen in: Medical Imaging and Augmented Reality

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Biomedical research, combining multi-modal image and geometry data, presents unique challenges for data visualization, processing, and quantitative analysis. Medical imaging provides rich information, from anatomical to deformation, but extracting this to a coherent picture across image modalities with preserved quality is not trivial. Addressing these challenges and integrating visualization with image and quantitative analysis results in Eidolon, a platform which can adapt to rapidly changing research workflows. In this paper we outline Eidolon, a software environment aimed at addressing these challenges, and discuss the novel integration of visualization and analysis components. These capabilities are demonstrated through the example of cardiac strain analysis, showing the Eidolon supports and enhances the workflow.

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Metadaten
Titel
Eidolon: Visualization and Computational Framework for Multi-modal Biomedical Data Analysis
verfasst von
Eric Kerfoot
Lauren Fovargue
Simone Rivolo
Wenzhe Shi
Daniel Rueckert
David Nordsletten
Jack Lee
Radomir Chabiniok
Reza Razavi
Copyright-Jahr
2016
Buch
Medical Imaging and Augmented Reality

Print ISBN: 978-3-319-43774-3

Electronic ISBN: 978-3-319-43775-0

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-43775-0_39