RAIDOU, Renata Georgia, Katarína FURMANOVÁ, Nicolas GROSSMANN, Oscar CASARES-MAGAZ, Vitali MOISEENKO, John P EINCK, Eduard GRÖLLER a Ludvig P MUREN. Lessons learnt from developing visual analytics applications for adaptive prostate cancer radiotherapy. Online. In Christina Gillmann, Michael Krone, Guido Reina, Thomas Wischgoll. VisGap - The Gap between Visualization Research and Visualization Software. Norrköping, Sweden: The Eurographics Association, 2020, s. 51-58. ISBN 978-3-03868-125-0. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.2312/visgap.20201110.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Lessons learnt from developing visual analytics applications for adaptive prostate cancer radiotherapy
Autoři RAIDOU, Renata Georgia, Katarína FURMANOVÁ, Nicolas GROSSMANN, Oscar CASARES-MAGAZ, Vitali MOISEENKO, John P EINCK, Eduard GRÖLLER a Ludvig P MUREN.
Vydání Norrköping, Sweden, VisGap - The Gap between Visualization Research and Visualization Software, od s. 51-58, 8 s. 2020.
Nakladatel The Eurographics Association
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10200 1.2 Computer and information sciences
Stát vydavatele Švédsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
WWW URL
ISBN 978-3-03868-125-0
Doi http://dx.doi.org/10.2312/visgap.20201110
Klíčová slova anglicky visual analytics; radiotherapy
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: RNDr. Katarína Furmanová, Ph.D., učo 374538. Změněno: 22. 4. 2021 12:54.
Anotace
In radiotherapy (RT), changes in patient anatomy throughout the treatment period might lead to deviations between planned and delivered dose, resulting in inadequate tumor coverage and/or overradiation of healthy tissues. Adapting the treatment to account for anatomical changes is anticipated to enable higher precision and less toxicity to healthy tissues. Corresponding tools for the in-depth exploration and analysis of available clinical cohort data were not available before our work. In this paper, we discuss our on-going process of introducing visual analytics to the domain of adaptive RT for prostate cancer. This has been done through the design of three visual analytics applications, built for clinical researchers working on the deployment of robust RT treatment strategies. We focus on describing our iterative design process, and we discuss the lessons learnt from our fruitful collaboration with clinical domain experts and industry, interested in integrating our prototypes into their workflow.
VytisknoutZobrazeno: 19. 9. 2024 14:37