Ausgeschriebene Arbeiten


Evaluation von gerade noch wahrnehmbaren Tiefenunterschieden -
Evaluation of Just Noticeable Depth Differences (JNDD) (Bachelor/Master)

 

Die Tiefenwahrnehmung spielt bei der Erkennung von dreidimensionalen Strukturen eine wesentliche Rolle.
Im medizinischen Kontext ist ein korrektes, kognitives Bild eines gegebenen Datensatzes besonders wichtig.
Dies hilft beispielsweise bei der Planung von operativen Eingriffen.
Vaskuläre oder neurale Strukturen stellen dabei aufgrund ihrer Komplexität eine besodnere Herausforderung dar.

Es existiert eine Reihe von Methoden, die Tiefenwahrnehmung bei solchen Strukturen zu verbessern.
Aufwändigere Ansätze aus der Illustrativen Visualisierung können diese allerdings übertreffen(1, 2, 3).

In dieser Arbeit sollen gegebene illustrative und klassische Ansätze auf monoskopischen Bildschirmen miteinander verglichen werden.
Ziel ist es dabei, ein Maß für "gerade noch wahrnehmbare Tiefenunterschiede (engl. JNDD)" zu finden und anzuwenden.
Es soll also festgestellt werden, wie klein der noch wahrnehmbare Tiefenunterschied in einer gegebenen Szene für eine gegebene Visualisierungstechnik ist.
Dabei sollten verschiedene Szenen verwendet werden, um die Vor- und Nachteile jeweiliger Darstellungstechniken zu bemessen.

 


Erweiterung eines Softwareprototypen zur Analyse von Molekültrajektorien (Bachelor/Master)

 

Molekül-Dynamik (MD) Simulationen werden im pharmazeutischen Kontext oft benutzt, um die Entwicklung neuer Medikamente voranzutreiben. Die zeitlich aufgelösten Daten, welche das Verhalten von Molekülen über einen Simulationszeitraum beschreiben (Trajektorien), sind z. T. sehr umfassend und daher schwierig zu interpretieren.

In einer vorhergehenden Arbeit wurde in Kooperation mit dem Institut für Biochemie und Bioanalyse der Universität Bonn ein Softwareprototyp entwickelt, der auf die Unterstützung solcher Datenanalysen abzielt.

In dieser Bachelorarbeit soll der Prototyp auf Basis des bisherigen Expertenfeedbacks erweitert werden.
Angedacht ist, dass hier Methoden aus dem Bereich "Visual Analytics" umgesetzt werden, um die Untersuchung gegebener Datensätze zu unterstützen.

Eine Möglichkeit wäre, den Prototypen um die Berechnung und Darstellung gängiger Größen wie Root Mean Squared Distance (RMSD), Root Mean Squared Fluctuation (RMSF) und Radius of Gyration (RG) zu erweitern.

Allerdings bietet sich viel Spielraum für eigene Ideen in einem interdisziplinären Kontext.

Details klären sich am besten in einem persönlichen Gespräch.


 

Implementierung und Evaluierung verschiedener Ansätze zur Tensor Glyph Visualisierung (Bachelor/Master)

 

Superquadric Tensor Glyphen (siehe Kindlmann) sind ein gängiger Ansatz um dreidimensionale Tensoren zu visualisieren, welche vorwiegend im  Kontext von Diffusion Tensor Images eingesetzt werden, aber auch bei der Visualisierung von Oberflächeneigenschaften Verwendung finden.

In dieser Arbeit sollen verschiedene Ansätze zum Erzeugen solcher Glyphen auf der GPU untersucht werden. Aufgrund ihrer parametrischen Form lassen diese sich im Geometry-Shader erzeugen oder implizit im Fragmentshader per Raycasting berechnen (siehe Hlawitschka). Eine weitere Möglichkeit ist es, die Geometrie zuvor auf der CPU zu erzeugen (siehe Teem).
Ziel der Arbeit ist es, mehrere Ansätze zur Erzeugung und Visualisierung von Superquadriken optimiert zu implementieren. Die Ansätze sollen dann mit Hinblick auf Rechen-/Speicheraufwand, sowie auf deren visuelle Qualität hin evaluiert werden. Ein weiterer Aspekt sollte die Erweiterbarkeit der jeweiligen Methode sein (z. B. Möglichkeit zur Umsetzung weiterer grafischer Effekte).

Es ist zudem gewünscht, dass der entstandende Shadercode, unter Definition der Eingabeparameter, leicht in bestehende OpenGL Anwendungen zu integrieren ist.

 


 

Bei Interesse bitte per Mail melden:
Nils Lichtenberg, nlichtenberg@uni-koblenz.de