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DOI: 10.1055/s-0034-1383332
Visuelle Analyse zur Früherkennung einer diabetischen Neuropathie
Visual Analysis for an Early Detection of Diabetic NeuropathyPublication History
eingereicht 21 August 2014
akzeptiert 24 October 2014
Publication Date:
17 December 2014 (online)

Zusammenfassung
Die diabetische Neuropathie (DN) gehört zu den häufigsten Folgeerkrankungen des Diabetes mellitus. Dabei treten Schädigungen des sensiblen Nervensystems auf, die sich auch im subbasalen Nervenplexus der Kornea manifestieren. Mittels der konfokalen Laser-Scanning-Mikroskopie sind diese einer In-vivo-Visualisierung zugänglich. Dieser Beitrag untersucht Marker, die Alterationen dieser kornealen Nervenfasern beschreiben. Mittels statistischer Berechnungen und einer interaktiv-visuellen Analyse der Daten aus 2 klinischen Studien werden charakteristische Merkmale und Ausprägungen extrahiert, mit dem Ziel, DN-Patienten und gesunde Probanden zu trennen. Durch diese Klassifikation soll die Diagnose der diabetischen Neuropathie unterstützt werden. Ausgangspunkt für die visuelle Analyse sind verschiedene Darstellungen, die sowohl die Ergebnisse der statistischen Berechnungen als auch die erfassten Daten im multidimensionalen Zusammenhang zeigen. Auf alle Darstellungen kann der Nutzer interaktiv zugreifen, um sie gesondert anzuzeigen und auszuwerten. Durch diese visuelle Betrachtung soll die Klassifikation der Probanden genauer analysiert werden. Unklare Zuordnungen werden dabei einer separaten Klasse, der so bezeichneten „fuzzy group“ zugewiesen. Für diese Probanden ist eine weiterführende Diagnostik notwendig.
Abstract
Diabetic neuropathy is the most common long-term complication of diabetes mellitus. It comes along with significant nerve dysfunction, which is not reversible. Hence, it is essential to detect nerve fibre abnormalities as early as possible. In this paper, we investigate markers describing degradation of corneal nerves. We apply statistical computations and visual analysis to identify those variables of two clinical studies that separate DN patients from a control group. In this way, the diagnosis of DN patients is supported. The visual analysis is based on different representations visualizing both the statistical results and the gathered multi-variate data. The user can interactively manipulate the views, or select data that will be shown by further displays. In this way, the understanding of the data and its classification is supported. Ambiguous categorisations can be identified and grouped into a so-called “fuzzy group”. For this group, further investigations are needed to decide about diabetic neuropathy.
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