The complexity and size of measured and simulated data in many fields of science is increasing constantly. The technical evolution allows for capturing smaller features and more complex structures in the data. To make this data accessible by the scientists, efficient and specialized visualization techniques are required. Maximum efficiency and value for the user can only be achieved by adapting visualization to the specific application area and the specific requirements of the scientific field. Part I: In the first part of my work, I address the visualization in the neurosciences. The neuroscience tries to understand the human brain; beginning at its smallest parts, up to its global infrastructure. To achieve this ambitious goal, the neuroscience uses a combination of three-dimensional data from a myriad of sources, like MRI, CT, or functional MRI. To handle this diversity of different data types and sources, the neuroscience need specialized and well evaluated visualization techniques. As a start, I will introduce an extensive software called \"OpenWalnut\". It forms the common base for developing and using visualization techniques with our neuroscientific collaborators. Using OpenWalnut, standard and novel visualization approaches are available to the neuroscientific researchers too. Afterwards, I am introducing a very specialized method to illustrate the causal relation of brain areas, which was, prior to that, only representable via abstract graph models. I will finalize the first part of my work with an evaluation of several standard visualization techniques in the context of simulated electrical fields in the brain. The goal of this evaluation was clarify the advantages and disadvantages of the used visualization techniques to the neuroscientific community. We exemplified these, using clinically relevant scenarios. Part II: Besides the data preprocessing, which plays a tremendous role in visualization, the final graphical representation of the data is essential to understand structure and features in the data. The graphical representation of data can be seen as the interface between the data and the human mind. The second part of my work is focused on the improvement of structural and spatial perception of visualization -- the improvement of the interface. Unfortunately, visual improvements using computer graphics methods of the computer game industry is often seen sceptically. In the second part, I will show that such methods can be applied to existing visualization techniques to improve spatiality and to emphasize structural details in the data. I will use a computer graphics paradigm called \"screen space rendering\". Its advantage, amongst others, is its seamless applicability to nearly every visualization technique. I will start with two methods that improve the perception of mesh-like structures on arbitrary surfaces. Those mesh structures represent second-order tensors and are generated by a method named \"TensorMesh\". Afterwards I show a novel approach to optimally shade line and point data renderings. With this technique it is possible for the first time to emphasize local details and global, spatial relations in dense line and point data. / In vielen Bereichen der Wissenschaft nimmt die Größe und Komplexität von gemessenen und simulierten Daten zu. Die technische Entwicklung erlaubt das Erfassen immer kleinerer Strukturen und komplexerer Sachverhalte. Um solche Daten dem Menschen zugänglich zu machen, benötigt man effiziente und spezialisierte Visualisierungswerkzeuge. Nur die Anpassung der Visualisierung auf ein Anwendungsgebiet und dessen Anforderungen erlaubt maximale Effizienz und Nutzen für den Anwender. Teil I: Im ersten Teil meiner Arbeit befasse ich mich mit der Visualisierung im Bereich der Neurowissenschaften. Ihr Ziel ist es, das menschliche Gehirn zu begreifen; von seinen kleinsten Teilen bis hin zu seiner Gesamtstruktur. Um dieses ehrgeizige Ziel zu erreichen nutzt die Neurowissenschaft vor allem kombinierte, dreidimensionale Daten aus vielzähligen Quellen, wie MRT, CT oder funktionalem MRT. Um mit dieser Vielfalt umgehen zu können, benötigt man in der Neurowissenschaft vor allem spezialisierte und evaluierte Visualisierungsmethoden. Zunächst stelle ich ein umfangreiches Softwareprojekt namens \"OpenWalnut\" vor. Es bildet die gemeinsame Basis für die Entwicklung und Nutzung von Visualisierungstechniken mit unseren neurowissenschaftlichen Kollaborationspartnern. Auf dieser Basis sind klassische und neu entwickelte Visualisierungen auch für Neurowissenschaftler zugänglich. Anschließend stelle ich ein spezialisiertes Visualisierungsverfahren vor, welches es ermöglicht, den kausalen Zusammenhang zwischen Gehirnarealen zu illustrieren. Das war vorher nur durch abstrakte Graphenmodelle möglich. Den ersten Teil der Arbeit schließe ich mit einer Evaluation verschiedener Standardmethoden unter dem Blickwinkel simulierter elektrischer Felder im Gehirn ab. Das Ziel dieser Evaluation war es, der neurowissenschaftlichen Gemeinde die Vor- und Nachteile bestimmter Techniken zu verdeutlichen und anhand klinisch relevanter Fälle zu erläutern. Teil II: Neben der eigentlichen Datenvorverarbeitung, welche in der Visualisierung eine enorme Rolle spielt, ist die grafische Darstellung essenziell für das Verständnis der Strukturen und Bestandteile in den Daten. Die grafische Repräsentation von Daten bildet die Schnittstelle zum Gehirn des Menschen. Der zweite Teile meiner Arbeit befasst sich mit der Verbesserung der strukturellen und räumlichen Wahrnehmung in Visualisierungsverfahren -- mit der Verbesserung der Schnittstelle. Leider werden viele visuelle Verbesserungen durch Computergrafikmethoden der Spieleindustrie mit Argwohn beäugt. Im zweiten Teil meiner Arbeit werde ich zeigen, dass solche Methoden in der Visualisierung angewendet werden können um den räumlichen Eindruck zu verbessern und Strukturen in den Daten hervorzuheben. Dazu nutze ich ein in der Computergrafik bekanntes Paradigma: das \"Screen Space Rendering\". Dieses Paradigma hat den Vorteil, dass es auf nahezu jede existierende Visualiserungsmethode als Nachbearbeitunsgschritt angewendet werden kann. Zunächst führe ich zwei Methoden ein, die die Wahrnehmung von gitterartigen Strukturen auf beliebigen Oberflächen verbessern. Diese Gitter repräsentieren die Struktur von Tensoren zweiter Ordnung und wurden durch eine Methode namens \"TensorMesh\" erzeugt. Anschließend zeige ich eine neuartige Technik für die optimale Schattierung von Linien und Punktdaten. Mit dieser Technik ist es erstmals möglich sowohl lokale Details als auch globale räumliche Zusammenhänge in dichten Linien- und Punktdaten zu erfassen.

Originally presented as the author's Thesis (doctoral)--Uppsala universitet, 2004. / Includes bibliographical references (p. [233]-240).

Adipositas ist eine komplexe Erkrankung mit multifaktorieller Ätiologie, in der das Gleichgewicht zwischen Nahrungsaufnahme und Energieaufwand gestört ist. Der Hypothalamus ist eine zentrale Schaltstation in der Aufrechterhaltung dieser Energiebalance und spielt höchstwahrscheinlich eine bedeutsame Rolle in der Pathophysiologie der Adipositas. Ergebnisse aus Tierstudien legen nahe, dass es im Rahmen hyperkalorischer Ernährung zu einer inflammationsähnlichen Begleitreaktion im Hypothalamus kommen kann, die ihrerseits anhaltende mikrostrukturelle Veränderungen begünstigt. Inwieweit auch bei adipösen Menschen makro- und mikrostrukturelle Alterationen im Hypothalamus festzustellen und mittels nichtinvasiver Methoden erfassbar sind, wurde bisher nicht ausreichend erforscht. Daher wurde hier als nicht-invasiver Zugang die Magnetresonanztomographie (MRT) gewählt und mittels eines detaillierten Segmentierungsprotokolls für T1-gewichtete Daten an einer großen Stichprobe aus der Kohorte des Leipziger Forschungszentrums für Zivilisationserkrankungen (LIFE) der Hypothalamus zunächst semi-automatisch erfasst (n = 338, 21–78 Jahre, mittlerer Body-Mass-Index (BMI) 26.41 ± 3.92 Standardabweichung (SD)). Im Anschluss konnten adjustierte Analysen Aufschluss darüber geben, inwieweit makrostrukturelle Veränderungen bei Adipösen vorzufinden sind. Darüber hinaus wurde mit diffusionsgewichteten MRT-Sequenzen (DWI) auch die Mikrostruktur des Hypothalamus auf Veränderungen im Rahmen von Adipositas untersucht. Unsere Ergebnisse zeigen einen Geschlechterunterschied im Gesamtvolumen des Hypothalamus mit größeren Werten für Männer sowie einen Seitenunterschied mit größeren Volumina für den linken Hypothalamus. Der BMI hatte keinen Einfluss auf das hypothalamische Gesamtvolumen, nachdem für Alter und Geschlecht korrigiert wurde. Allerdings zeigte sich, dass steigende BMI-Werte höhere Werte in der mittleren Diffusionsrate (MD) des Hypothalamus vorhersagten. Selbst unter Berücksichtigung zahlreicher konfundierender Variablen (wie z.B. Geschlecht, Alter, Partialvolumeneffekte durch den dritten Ventrikel, MD des Hippocampus) änderte sich dieses Ergebnis nicht. Vielmehr war es uns möglich dieses Ergebnis in einer zweiten Stichprobe (n = 236) zu replizieren, innerhalb derer die Hypothalami mittels einer automatisierten Segmentierungsprozedur erfasst wurden. Das Volumen an viszeralem Fettgewebe –ein alternativer Biomarker für Adipositas – lieferte in unseren Stichproben vergleichbare Resultate wie der BMI. Zusammenfassend zeigen unsere Ergebnisse anhand zweier bevölkerungsrepräsentativer Stichproben, dass Adipositas mit anhaltenden mikrostrukturellen Veränderungen im Hypothalamus bei Menschen einhergeht. Diese sind darüber hinaus unabhängig von adipositas-assoziierten Komorbiditäten wie Bluthochdruck oder Diabetes. Somit liefern wir einen replizierbaren Algorithmus, welcher mittels diffusionsgewichteter MRT-Sequenzen dazu dienen kann, subtile Veränderungen im Hypothalamus hochsensitiv zu erfassen. Dies könnte in Zukunft dazu beitragen zentrale pathologische Veränderungen bei Menschen besser zu visualisieren und deren Relevanz in der Pathogenese der Adipositas einzuordnen.

The complexity and size of measured and simulated data in many fields of science is increasing constantly. The technical evolution allows for capturing smaller features and more complex structures in the data. To make this data accessible by the scientists, efficient and specialized visualization techniques are required. Maximum efficiency and value for the user can only be achieved by adapting visualization to the specific application area and the specific requirements of the scientific field. Part I: In the first part of my work, I address the visualization in the neurosciences. The neuroscience tries to understand the human brain; beginning at its smallest parts, up to its global infrastructure. To achieve this ambitious goal, the neuroscience uses a combination of three-dimensional data from a myriad of sources, like MRI, CT, or functional MRI. To handle this diversity of different data types and sources, the neuroscience need specialized and well evaluated visualization techniques. As a start, I will introduce an extensive software called \"OpenWalnut\". It forms the common base for developing and using visualization techniques with our neuroscientific collaborators. Using OpenWalnut, standard and novel visualization approaches are available to the neuroscientific researchers too. Afterwards, I am introducing a very specialized method to illustrate the causal relation of brain areas, which was, prior to that, only representable via abstract graph models. I will finalize the first part of my work with an evaluation of several standard visualization techniques in the context of simulated electrical fields in the brain. The goal of this evaluation was clarify the advantages and disadvantages of the used visualization techniques to the neuroscientific community. We exemplified these, using clinically relevant scenarios. Part II: Besides the data preprocessing, which plays a tremendous role in visualization, the final graphical representation of the data is essential to understand structure and features in the data. The graphical representation of data can be seen as the interface between the data and the human mind. The second part of my work is focused on the improvement of structural and spatial perception of visualization -- the improvement of the interface. Unfortunately, visual improvements using computer graphics methods of the computer game industry is often seen sceptically. In the second part, I will show that such methods can be applied to existing visualization techniques to improve spatiality and to emphasize structural details in the data. I will use a computer graphics paradigm called \"screen space rendering\". Its advantage, amongst others, is its seamless applicability to nearly every visualization technique. I will start with two methods that improve the perception of mesh-like structures on arbitrary surfaces. Those mesh structures represent second-order tensors and are generated by a method named \"TensorMesh\". Afterwards I show a novel approach to optimally shade line and point data renderings. With this technique it is possible for the first time to emphasize local details and global, spatial relations in dense line and point data. / In vielen Bereichen der Wissenschaft nimmt die Größe und Komplexität von gemessenen und simulierten Daten zu. Die technische Entwicklung erlaubt das Erfassen immer kleinerer Strukturen und komplexerer Sachverhalte. Um solche Daten dem Menschen zugänglich zu machen, benötigt man effiziente und spezialisierte Visualisierungswerkzeuge. Nur die Anpassung der Visualisierung auf ein Anwendungsgebiet und dessen Anforderungen erlaubt maximale Effizienz und Nutzen für den Anwender. Teil I: Im ersten Teil meiner Arbeit befasse ich mich mit der Visualisierung im Bereich der Neurowissenschaften. Ihr Ziel ist es, das menschliche Gehirn zu begreifen; von seinen kleinsten Teilen bis hin zu seiner Gesamtstruktur. Um dieses ehrgeizige Ziel zu erreichen nutzt die Neurowissenschaft vor allem kombinierte, dreidimensionale Daten aus vielzähligen Quellen, wie MRT, CT oder funktionalem MRT. Um mit dieser Vielfalt umgehen zu können, benötigt man in der Neurowissenschaft vor allem spezialisierte und evaluierte Visualisierungsmethoden. Zunächst stelle ich ein umfangreiches Softwareprojekt namens \"OpenWalnut\" vor. Es bildet die gemeinsame Basis für die Entwicklung und Nutzung von Visualisierungstechniken mit unseren neurowissenschaftlichen Kollaborationspartnern. Auf dieser Basis sind klassische und neu entwickelte Visualisierungen auch für Neurowissenschaftler zugänglich. Anschließend stelle ich ein spezialisiertes Visualisierungsverfahren vor, welches es ermöglicht, den kausalen Zusammenhang zwischen Gehirnarealen zu illustrieren. Das war vorher nur durch abstrakte Graphenmodelle möglich. Den ersten Teil der Arbeit schließe ich mit einer Evaluation verschiedener Standardmethoden unter dem Blickwinkel simulierter elektrischer Felder im Gehirn ab. Das Ziel dieser Evaluation war es, der neurowissenschaftlichen Gemeinde die Vor- und Nachteile bestimmter Techniken zu verdeutlichen und anhand klinisch relevanter Fälle zu erläutern. Teil II: Neben der eigentlichen Datenvorverarbeitung, welche in der Visualisierung eine enorme Rolle spielt, ist die grafische Darstellung essenziell für das Verständnis der Strukturen und Bestandteile in den Daten. Die grafische Repräsentation von Daten bildet die Schnittstelle zum Gehirn des Menschen. Der zweite Teile meiner Arbeit befasst sich mit der Verbesserung der strukturellen und räumlichen Wahrnehmung in Visualisierungsverfahren -- mit der Verbesserung der Schnittstelle. Leider werden viele visuelle Verbesserungen durch Computergrafikmethoden der Spieleindustrie mit Argwohn beäugt. Im zweiten Teil meiner Arbeit werde ich zeigen, dass solche Methoden in der Visualisierung angewendet werden können um den räumlichen Eindruck zu verbessern und Strukturen in den Daten hervorzuheben. Dazu nutze ich ein in der Computergrafik bekanntes Paradigma: das \"Screen Space Rendering\". Dieses Paradigma hat den Vorteil, dass es auf nahezu jede existierende Visualiserungsmethode als Nachbearbeitunsgschritt angewendet werden kann. Zunächst führe ich zwei Methoden ein, die die Wahrnehmung von gitterartigen Strukturen auf beliebigen Oberflächen verbessern. Diese Gitter repräsentieren die Struktur von Tensoren zweiter Ordnung und wurden durch eine Methode namens \"TensorMesh\" erzeugt. Anschließend zeige ich eine neuartige Technik für die optimale Schattierung von Linien und Punktdaten. Mit dieser Technik ist es erstmals möglich sowohl lokale Details als auch globale räumliche Zusammenhänge in dichten Linien- und Punktdaten zu erfassen.

No description available.

Univ., Diss.--Kopenhagen, 2005.

This dissertation describes the development and implementation of advanced slice-accelerated (SMS) MRI methods for imaging blood perfusion and water diffusion in the human brain. Since its introduction in 1977, Echo-Planar Imaging (EPI) paved the way toward a detailed assessment of the structural and functional properties of the human brain. Currently, EPI is one of the most important MRI techniques for neuroscientific studies and clinical applications. Despite its high prevalence in modern medical imaging, EPI still suffers from sub-optimal time efficiency - especially when high isotropic resolutions are required to adequately resolve sophisticated structures as the human brain. The utilization of novel slice-acceleration methods can help to overcome issues related to low temporal efficiency of EPI acquisitions. The aim of the four studies outlining this thesis is to overcome current limitations of EPI by developing methods for slice-accelerated MRI. The first experimental work of this thesis describes the development of a slice-accelerated MRI sequence for dynamic susceptibility contrast imaging. This method for assessing blood perfusion is commonly employed for brain tumor classifications in clinical practice. Following up, the second project of this thesis aims to extend SMS imaging to diffusion MRI at 7 Tesla. Here, a specialized acquisition method was developed employing various methods to overcome problems related to increased energy deposition and strong image distortion. The increased energy depositions for slice-accelerated diffusion MRI are due to specific radiofrequency (RF) excitation pulses. High energy depositions can limit the acquisition speed of SMS imaging, if high slice-acceleration factors are employed. Therefore, the third project of this thesis aimed at developing a specialized RF pulse to reduce the amount of energy deposition. The increased temporal efficiency of SMS imaging can be employed to acquire higher amounts of imaging data for signal averaging and more stable model fits. This is especially true for diffusion MRI measurements, which suffer from intrinsically low signal-to-noise ratios. However, the typically acquired magnitude MRI data introduce a noise bias in diffusion images with low signal-to-noise ratio. Therefore, the last project of this thesis aimed to resolve the pressing issue of noise bias in diffusion MRI. This was achieved by transforming the diffusion magnitude data into a real-valued data representation without noise bias. In combination, the developed methods enable rapid MRI measurements with high temporal efficiency. The diminished noise bias widens the scope of applications of slice- accelerated MRI with high temporal efficiency by enabling true signal averaging and unbiased model fits. Slice-accelerated imaging for the assessment of water diffusion and blood perfusion represents a major step in the field of neuroimaging. It demonstrates that cur- rent limitations regarding temporal efficiency of EPI can be overcome by utilizing modern data acquisition and reconstruction strategies.

The origin and development of human cerebral asymmetries is yet a debated issue. One prominent manifestation of cerebral asymmetry is handedness with humans showing a dextral population bias. Handedness in humans is not fully established before the age of six. However, head turning preference in newborns is thought to be an important factor in the development of later handedness. If this head turning preference did not disappear completely during development but would prevail into adulthood it might, thus, be associated with handedness. Therefore, this study aimed to assess head turning preference in adults and to relate a possibly emerging bias to handedness. Forty-two adults (6 females, aged 23- 63, mean age = 35) participated in the study. Head turning preference was assessed by means of a move during Ju Jutsu martial arts training, which requires the trainee to move the head to either left or right. The direction of head movement is not specified for this move, leaving the choice to the trainee. Handedness was measured by the Edinburgh Handedness Inventory. Results did not reveal a profound head turning bias in adults. Contrary to the dextral bias in handedness, in this study a leftward bias in head turning emerged from those participants who showed a head turning preference. Head turning bias did not depend on handedness. The finding of a nearly absent and predominantly leftward head turning bias in this sample is discussed in the context of the Ju Jutsu task, training experience and trainer bias. It is concluded that the Ju Jutsu move is not a sufficient task to assess head turning preference in humans. Thus, to further illuminate the relation between head turning preference and handedness, studies are needed which assess head turning preference in adults in an un-trainable and unbiased situation.

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Meditation liegt im Trend. In den verschiedensten gesellschaftlichen Bereichen lässt sich diese Feststellung auch ohne eine erschöpfende Analyse nachvollziehen. Charakteristisch ist dabei in den letzten Jahren in aller Regel die Dominanz eines neurowissenschaftlichen oder -psychologischen und damit verbunden eines überwiegend gesundheitsorientierten Zugriffs auf den Gegenstand Meditation. In einem vorangegangenen Forschungsprojekt diente dieses Szenario als Ausgangslage, um religionstheoretische Implikationen der neurowissenschaftlichen Meditationsforschung herauszuarbeiten.8 In der vorliegenden Arbeit möchte ich hingegen gerade das diskursive Geflecht um das zeitgenössische Verständnis von Meditation selbst untersuchen. Dabei stellt die überwiegend neurowissenschaftliche Meditationsforschung weiterhin den Türöffner meines Zugangs dar, da sie – soweit zumindest die Annahme – als maßgeblicher Motor des aktuellen Meditationsbooms fungiert.:Verzeichnisse Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abkürzungsverzeichnis Sigelverzeichnis Einleitung 1 Vorüberlegungen 2 Das Netzwerk der Meditationsforschung 3 Die diskursive Formation des Meditationsdiskurses 4 Der Meditationsdiskurs als Grenzdiskurs 5 Schlussbetrachtung Literatur