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Histologie in 3DNeue Färbemethode ermöglicht Nano-CT-Aufnahmen von Gewebeproben

Prof. Franz Pfeiffer montiert eine Probe am Nano-CT-Gerät

Bislang werden Gewebeproben von Patienten für histologische Untersuchungen in dünne Scheiben geschnitten. Das könnte sich in Zukunft ändern: Ein interdisziplinäres Team TUM hat eine Färbemethode entwickelt, die es erlaubt, dreidimensionale Gewebeproben mit dem ebenfalls kürzlich an der TUM entwickelten Nano-CT-Gerät zu untersuchen.

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AnalyseninstrumenteMit erweiterten Visualisierungsoptionen

Egal, ob man Fertigungsprozesse untersucht, Forschungsergebnisse auswertet oder Kundendaten segmentiert – jede Datenanalyse sollte mit der Visualisierung der Daten beginnen: Um Verteilungen zu beurteilen, Ausreißer zu identifizieren oder Zusammenhänge zwischen den betrachteten Größen zu untersuchen, benötigt man Werkzeuge, die eine breite und flexible Palette von Visualisierungswerkzeugen bieten. Die bewährte Software STATISTICA legte schon immer neben der statistischen Datenanalyse einen Schwerpunkt auf grafische Analysemethoden. Mit der aktuellen Version wurden diese Optionen weiter ausgebaut.

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Analyseninstrumente: Mit erweiterten Visualisierungsoptionen

Neue Grafiktypen erlauben es, die Verteilung einer oder mehrerer Grafiken mit der Visualisierung weiterer statistischer Kenngrößen wie Mittelwerte mit deren Vertrauensbereichen und Ausreißern in einer gemeinsamen Darstellung zu kombinieren. Zusätzlich werden statistische Kennwerte ausgewiesen, so dass man auf einem Blick alle wichtigen Informationen zur Beurteilung der ausgewählten Merkmale erhält. Mit anderen Grafiken, den Streuungsplots, lässt sich die Streuung von Merkmalen gruppiert nach den Ausprägungen anderer Größen übersichtlich visualisieren. Wenn es um die Untersuchung von Korrelationen zwischen einer großen Zahl von Merkmalen geht, helfen die neuen Farbkarten, die die Felder einer Korrelationsmatrix in Abhängigkeit der Stärke der jeweiligen Korrelation eingefärbt darstellt. Somit erkennt man auch bei sehr großen Matrizen auf einem Blick, welche Merkmale in engem Zusammenhang stehen und welche nicht.

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Visualisierungen sind nicht nur für den Beginn der Datenanalyse wichtig. Auch in der folgenden statistischen Auswertung wird man seine Analysen und Modelle besser verstehen, wenn grafische Darstellungen genutzt werden, um zum Beispiel die Abweichungen eines Modells von der Realität zu beurteilen. Auch hier unterstützt STATISTICA alle Analyseverfahren durch speziell auf die Methode zugeschnittene grafische Optionen.

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