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Fortschritte bei den Bildgebungs- und Datenerfassungstechniken ermöglichen die Erzeugung riesiger Mengen hochdimensionaler, multivariater und heterogener Datensätze im medizinischen, biologischen und epidemiologischen Bereich. Besondere Beispiele sind die Perfusionsdiagnostik, bei der 4D-Datensätze (3D-Raum+Zeit) und daraus abgeleitete Parameter analysiert werden, um den Blutfluss im Gewebe zu beurteilen, die Toponomie, bei der das Muster von Funktionsproteinen in Zellen oder Gewebe (das Toponom) abgebildet und für Anwendungen in der Toxikologie, der Entwicklung neuer Medikamente und der Wechselwirkung zwischen Patient und Medikament analysiert wird, sowie bevölkerungsbasierte Studien, bei denen eine Kohorte von Menschen im Hinblick auf ihre Lebensgeschichte und Risikofaktoren untersucht wird. Die visuelle Analyse bietet die Möglichkeit, solche hochkomplexen Daten zu verstehen und Hypothesen aufzustellen. Sie zielt darauf ab, den Benutzer zu interessanten Teilen der Daten zu führen, indem sie sein Vorwissen einbezieht und interaktive Filtermechanismen bereitstellt. Visual Analytics verbindet visuelle Exploration und Datenanalysetechniken, um verborgene Muster aufzudecken und Trends aus den Daten abzuleiten.