基于XML语言的医学期刊元数据复用

作为“关于数据的数据”的元数据,是数字信息组织和处理的基本工具。它们为各种形态的数字化信息单元和资源集合提供了规范、普遍的描述方法,元数据的开放描述和互操作已成为一个基本要求。因此人们普遍要求元数据的定义、描述、管理和维护都遵循一定的开放规范机制,从而支持元数据的交换、复用、转换和整合。目前是传统图书馆逐步向数字图书馆发展的转型期,期刊信息资源的组织和描述工作成为数字图书馆信息资源建设的重要工作之一。主要探讨了在开放语言XML描述下针对生物医学期刊文献特点的元数据复用问题,包括元数据复用及复用的形式、原则及利用XML技术体系的元数据复用机制及实例。     

中医病案数据库元数据方案的设计

目的：设计一套适用于中医病案数据库的元数据方案,以满足中医病案数据库保存和分析的需要。方法：经过资源分析、文献及网络调研、用户调查后,采用 MARC 元数据设计了中医病案数据库元数据方案。结果：中医病案数据库元数据方案由17个字段组成,分为9个部分。结论：使用 MARC 作为中医病案数据库的元数据标准,初步达到了组织和描述中医病案资源的目的,但在元数据标准的选择、著录的标准化方面仍需讨论。     

中医病案数据库元数据方案研究

目的：设计一套适用于中医病案数据库的元数据方案,以满足于中医病案数据库保存和分析的需要。方法：经过资源分析、文献及网络调研、用户调查后,采用MARC元数据设计了中医病案数据库元数据方案。结果：中医病案数据库元数据方案由17个字段组成分为9个部分。结论：本研究尝试使用MARC作为中医病的元数据标准,初步达到了组织和描述中医病案资源的目的,但是在元数据标准的选择、著录的标准化方面仍需讨论。     

元数据技术在医学信息资源整合中的应用

对生物医学信息资源及元数据进行分析,并在此基础上深入剖析元数据技术在不同医学信息资源整合中的应用,包括OPAC,Web Service,SFX,OAI,知识本体系统等,提出利用元数据技术整合医学信息资源时应注意的几个问题。     

肝癌样本库元数据设计

基于都柏林核心元数据标准和科学数据共享元数据设计规范,介绍了肝癌样本库平台元数据的设计思路、建模方法和实施案例,并通过元数据应用探讨了实现元数据互操作的可能性.     

浅议创建基于DC中文医学元数据模型的思路

介绍建立基于DC的中文医学元数据模型的背景和趋势；从医学元数据的选用、建立医学元数据内容编码体系、确定医学元数据描述方案的对象；从医学元数据内容描述对象分析的层面，提出构建基于DC的中文医学元数据模型的设想和方法。     

基于数据关联的疾控信息元数据规范设计

通过“分析疾控行业各类数据集的特点来制定标识元数据、复用现有元数据标准组织技术元数据和使用数据关联关系的方式来表述元数据所体现出的业务逻辑关系”这三种方法,来建立包含核心元数据和关联关系元数据的疾控信息数据仓库元数据规范,由3个元数据子集构成。疾控信息元数据库的关联关系是整合疾病预防控制领域各类数据库的重要手段,也是现代关系型数据库的重要衍生,为构建疾控信息数据仓库提供了有效指引。     

从中美纸质病历元数据比较看中国电子病历元数据

目的 通过分析中美两国病历元数据的异同,分析中国电子病历元数据存在的问题及解决思路. 方法 以长海医院纸质病历作为中国纸质病历的样本,提取其病历中的元数据,即病历中的主要项目;选取美国ASTM_E1384-07标准"电子病历内容与结构规程"中的传统病历中的元数据作为参照进行比较分析. 结果 长海医院纸质病历记录的内容基本覆盖了美国纸质病历记录的内容,但元数据的分类和记录形式不同,并且中国的纸质病历中没有问题列表元素.结论 在借鉴国际上电子病历标准化研究方法 的基础上,从多角度分析电子病历的内容与结构并结合我国传统病历的需求,制定适合我国医疗机构的电子病历内容和结构元数据标准,可使我国的电子病历发展走向更加健康和规范的道路.     

元数据及其在医学科学数据共享中的应用

从元数据的来源、定义、结构、类型、特点和作用、互操作、元数据标准以及元数据在医学科学数据共享中的应用等几个方面对目前元数据研究进行综述。     

DC、CKRM、TCMLM的比较研究

为了制定中医药科学数据的元数据规范,介绍了国际标准化组织（ISO）发布的三项元数据标准——都柏林核心元数据元素集（DC）、临床知识资源元数据（CKRM）、中医文献元数据（TCMLM）的发展史,并对这三项标准的元素集进行了比较。通过比较可见,CKRM和TCMLM都是在DC的基础上进行了各自领域里的扩展,因此可给元数据规范研制者提供思路和方法。     

军队院校图书馆信息资源管理存在的问题与对策

分析了军队院校图书馆在管理观念、管理体制、信息资源建设、军事信息资源管理元数据标准和军事信息资源安全管理中存在的问题,并在此基础上提出了对策,包括以科学发展观为指导,明确图书馆发展思路;加强馆内外协作,实现管理体制的创新等。     

医学教育资源网站的技术构建与实现

介绍了医学教育资源网站的构建、对网站应用状况所进行的三次监测,以及根据监测结果进行的修改、调整等后期建设情况,总结了此次网站构建的经验教训,强调了元数据结构等因素在资源建设中的作用。     

精准医学研究相关信息资源的发现与汇聚

根据美国和英国的精准医学科学数据,整合该领域的前沿资讯、研究进展、企业动态等资源,制定统一的科学数据元数据标准和资讯类元数据标准,实现相应数据的解析、存储和自动更新,为从事精准医学研究的临床医生、科技人员以及决策者等提供综合性、集成化和多元化的精准医学知识服务。     

使用数据清洗技术进行中医药数据仓库质量控制研究

分析了中医药数据仓库在数据的一致性、完整性、正确性、最小性四个方面存在的问题,讨论了在数据清洗工具研制过程中清洗规则制定的方法,分别为根据数据字典进行清洗、根据元数据进行清洗、根据规则库进行清洗及规则库如何建立,以达到提高中医药数据仓库质量的目的。     

面向互认共享的医学影像结果报告结构化模板的构建

在分析梳理面向共享的医学影像结果报告业务流程的基础上,借鉴HL7 CDA R2架构,基于我国卫生信息共享文档编制规范,构建了医学影像结果报告的结构化模板,并与卫生信息数据元目录进行了映射。其中文档头包括主题数据和管理数据,文档体分为临床信息、成像设备信息及过程描述、检查结果信息3个章节及若干条目。     

中文DOI系统期刊注册现状

根据中文DOI网站发布的信息,对中文DOI系统注册数量、注册期刊数量和类型、DOI解析等进行分析的结果显示,在DOI注册的核心期刊376种,占DOI注册期刊总量的27.9%,占2010年版《中国科技期刊引证报告(核心版)》收录期刊1946种的19.3%,核心科技期刊注册不足1/5,并存在网站数据更新滞后、常用全文数据库及题录数据库不能进行DOI解析和元数据的准确性不高等问题。     

NIH生物医学数据共享仓储分析

目的：对美国国立卫生研究院（NIH）的共享仓储进行分析,为生物医学科学数据领域相关研究和我国医学科学数据共享仓储建设提供参考和借鉴。方法：对UniProt、Protein Data Bank、GenBank等10个典型的数据共享仓储进行对比分析,总结其在数据获取方式、数据管理及共享模式、服务方式等方面的经验。结果：各仓储根据自身特性,设计了符合自身特点的数据管理链条及流程规范。结论：我国可借鉴美国国立卫生研究院生物医学数据共享仓储的建设经验,设计数据服务工具、开展半人工半自动模式的数据审核,收集尽可能详尽的元数据,并制定符合自身仓储特点的引用规范等。     

Automated Anatomic Labeling Architecture for Content Discovery in Medical Imaging Repositories

The combination of textual data with visual features is known to enhance medical image search capabilities. However, the most advanced imaging archives today only index the studies’ available meta-data, often containing limited amounts of clinically useful information. This work proposes an anatomic labeling architecture, integrated with an open source archive software, for improved multimodal content discovery in real-world medical imaging repositories. The proposed solution includes a technical specification for classifiers in an extensible medical imaging archive, a classification database for querying over the extracted information, and a set of proof-of-concept convolutional neural network classifiers for identifying the presence of organs in computed tomography scans. The system automatically extracts the anatomic region features, which are saved in the proposed database for later consumption by multimodal querying mechanisms. The classifiers were evaluated with cross-validation, yielding a best F1-score of 96% and an average accuracy of 97%. We expect these capabilities to become common-place in production environments in the future, as automated detection solutions improve in terms of accuracy, computational performance, and interoperability.