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IEEE PacificVis 2021 时序和时空数据专题(Temporal and Spatio-Temporal Data)

IEEE PacificVis 2021 时序和时空数据专题(Temporal and Spatio-Temporal Data)共报告四个工作,分别是可视化时间不确定性的分类、时间相关的二维标量场集合分析、动静混合的多维时序数据分析以及集合数据的时空趋势可视分析。

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IDMVis: 针对1型糖尿病治疗决策支持的时间事件序列可视化(IDMVis: Temporal Event Sequence Visualization for Type 1 Diabetes Treatment Decision Support)

1型糖尿病是一种慢性,无法治愈的自身免疫性疾病,影响的人群广泛,它导致身体停止产生胰岛素和血糖水平升高。强化糖尿病管理的目标是通过频繁调整胰岛素协议,饮食和行为来降低平均血糖。手动日志和医疗设备数据由患者收集,但是这些多个来源以不同的可视化设计呈现给临床医生,这使得时间推断变得困难。本文[1]作者进行了为期18个月的设计研究,与临床医生共同进行了强化糖尿病管理。本文的主要贡献在于(1)为该域提供了数据抽象和新颖的分层任务抽象;(2)提供IDMVis:一种用于时间事件序列的可视化工具,具有多维,相互关联的数据。IDMVis提供一种新技术,可以通过一对标记事件来折叠和对齐记录,并以此缩放中间时间线。本文的设计决策根据文中的领域抽象,最佳实践以及与六位临床医生的定性评估来进行。这项研究的结果表明,IDMVis准确地反映了临床医生的工作流程。使用IDMVis,临床医生能够识别数据质量问题,例如数据丢失或冲突,在数据丢失时重建患者记录,区分具有不同模式的日期,并在识别出差异后促进干预。

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