Explorando conjuntos de dados volumétricos multidimensionais variantes no tempo usando projeções - Cruz, Christian Jorge Daniel Wong (2012)
A área de visualização volumétrica engloba um conjunto de técnicas utilizadas na representação, manipulação e exibição de dados associados à região de um volume, possibilitando, assim, a exploração e melhor compreensão do interior de objetos de natureza tridimensional. Contudo, algumas limitações ainda são encontradas nessa área, como, por exemplo, a exploração de mais de um valor simultaneamente em conjuntos de dados volumétricos multivariados. Além desse desafio, outro objeto de grande interesse da comunidade científica é a exploração de volumes variantes no tempo. A complexidade nesse caso está em tratar ou processar uma quantidade muito grande de dados buscando descobrir propriedades, estruturas ou características que variam com o tempo. O presente trabalho propõe técnicas e abordagens, baseadas no conceito de projeções multidimensionais, visando dar apoio à análise de conjuntos volumétricos multivariados que variam no tempo. A primeira técnica proposta, denominada Fastmap*, possibilitou a projeção de espaços de alta dimensionalidade em fluxo contínuo. A segunda técnica apresentada, denominada RLNP, permitiu a projeção de dados por vizinhança mantendo a coerência temporal nos dados projetados, além de possuir a capacidade de projetar espaços de alta dimensão com um nível de stressbaixo. Também, propomos uma abordagem para a análise baseada em atributos, denominada Scatter Projection, que facilita a exploração focada em um atributo específico junto com a similaridade dos dados entre eles. Finalmente, propõe-se uma abordagem baseada na reprojeção de agrupamentos usando técnicas de seleção de atributos para tentar identificar melhor as estruturas internas do volume. Assim, o presente trabalho contribui no sentido de levantar e discutir limitações das técnicas disponíveis, e em seguida, buscar possibilidades de solução para tais questões, propondo técnicas e abordagens que possibilitam a exploração de grandes conjuntos de dados volumétricos multivariados, mantendo a coerência temporal