Unraveling Uncertainty Propagation in the Medical Visualization Pipeline

Abstract

In der Datenvisualisierung bestehen die Quantifizierung, Sensibilisierung und Visualisierung von Unsicherheiten Herausforderungen, insbesondere in kritischen Domänen wie der Medizin. Medizinische Diagnosen und anschließende Behandlungen basieren immer auf menschlichen Entscheidungen, die ihrerseits aufgrund von Subjektivität oder Wahrnehmung anfällig für Unsicherheiten sind. Außerdem werden Entscheidungen häufig auf der Grundlage von Messungen oder Bildern getroffen, die selbst von Unsicherheiten beeinflusst sind, die durch Effekte wie Rauschen oder Auflösungsbeschränkungen verursacht werden. Daher ist der gesamte Diagnoseprozess in klinischen Umgebungen von verflochtenen Unsicherheiten geprägt, die sich akkumulieren und das Ergebnis einer Pipeline erheblich verändern können, mit potenziell nachteiligen Auswirkungen auf die Gesundheit der Patientinnen und Patienten, wenn diese Unsicherheiten nicht berücksichtigt werden. Ziel der Arbeit ist es, zum Entwirren des komplexen Zusammenspiels von Unsicherheiten innerhalb der medizinischen Visualisierungspipeline beizutragen. Dies geschieht durch die Untersuchung der komplexen Phänomene der Unsicherheitsfortpflanzung in der medizinischen Visualisierungspipeline sowie durch die Extraktion und Analyse von Provenance-Informationen aus der Pipeline, eingebettet in ein interaktives Framework. Die Provenance-Informationen, die als vollständige Historie der Pipeline betrachtet werden können, ermöglichen den Vergleich der Ergebnisse der Unsicherheitsfortpflanzung verschiedener Pipeline-Zustände und liefern so Einblicke in das Verhalten von Unsicherheiten. Um die konzeptionelle Wirksamkeit des Frameworks zu demonstrieren, werden aussagekräftige Anwendungsszenarien vorgestellt. Diese stellen einfache und komplexere Szenarien dar, um das Verhalten und die Auswirkungen verschiedener Arten von Parametern in der Pipeline zu analysieren. Außerdem werden Möglichkeiten aufgezeigt, wie Nutzende ihre Unsicherheit bezüglich bestimmter Bildregionen oder Parameter ausdrücken können und dadurch Einblicke in die Auswirkungen der spezifizierten Unsicherheiten gewinnen. Die Anwendungsszenarien betonen sowohl positive als auch negative Aspekte des Frameworks und geben den Nutzenden somit die Mittel, die zugrundeliegende Arbeit eigenständig zu bewerten.

Quantifying, raising awareness, and visualizing uncertainty stand as challenges in data visualization, especially in critical application domains such as medicine. Medical diagnosis and following treatment are always based on human decision-making, which itself is prone to uncertainty due to subjectivity or perception. Furthermore, decisions are often taken by analyzing measurements or images, which themselves are affected by uncertainty, caused by effects such as noise or resolution limitations. Thus, the whole process of diagnosis in clinical environments is concerned with interwoven uncertainties that accumulate and may change a pipeline's result substantially, potentially with detrimental effects on the patient's health, if uncertainties are not considered. This work aims to contribute to unraveling the complex interplay of uncertainties within the medical visualization pipeline. We do so by investigating the complex phenomena of uncertainty propagation in the medical visualization pipeline, in combination with extracting and analyzing provenance information from the pipeline encapsulated in an interactive framework. As a consequence, we utilize the provenance information, which can be seen as a complete history of the pipeline, to compare uncertainty propagation results of distinct pipeline states and thus gain insights into the behavior of uncertainty. In order to demonstrate the conceptual effectiveness of the framework, meaningful usage scenarios are presented. Those lay out simple and more complex scenarios to analyze the behavior and impact of different sorts of parameters present in the pipeline. Furthermore, we present ways in which a user can express their uncertainty for certain image regions or parameters and thereby gain insights into the impact of the specified uncertainties. The usage scenarios emphasize both positive and negative aspects of the framework and thus provide users with the means to assess the underlying work independently.