基于本体的向量空间模型在电子病历中的研究

电子病历在临床诊断与治疗中的应用日益广泛,如何有效利用电子病历系统中的大量数据辅助医生进行分析与诊断,是一个非常重要的问题.传统的基于索引的检索方法已不能满足对大型电子病历数据库检索的需要,将基于本体的向量空间模型引入到电子病历中进行研究,是一项非常有意义的工作.在分析传统电子病历检索方法不足的基础上,结合模糊本体概念,提出一种基于本体的向量空间模型.该方法充分利用了模糊本体中隶属度的概念,对查询语句和电子病历关键词向量空间模型进行模糊本体概念映射及概念相似度计算.最后通过数值实验,对该方法在查全率和查准率方面进行了性能分析,证明其具有良好性能.     

遗传算法在信息检索中的应用

信息检索是对信息检索系统中每个文档与用户查询之间的相关性进行预测并将结果返回给用户。信息检索的效果与关键词权值、查询优化和扩展查询有关,文章从上述3方面介绍遗传算法在信息检索中的应用。     

基于关系模型的医学信息领域本体构建

以糖尿病为对象,研究从关系模型到本体的转换,开发基于本体的语义查询系统,应用表明该本体能够完整展示糖尿病领域的知识,概念之间关系丰富,语义查询结果也比基于关键词的查询方式更准确.     

面向中药新药研发的语义搜索系统

为解决中药新药研发中的信息集成和检索问题,设计并实现了语义搜索系统TCMSearch。为实现分布式、异构数据库的语义集成和一致性访问,提出语义视图,来定义关系型数据库与领域本体之间的模式映射。该系统根据关系型数据库的语义视图,将用户提出的语义查询重写为结构查询语言（SQL）查询,再分派给各个关系型数据库,最终将查询结果进行语义封装。它还基于本体构建文本内容的语义索引,从而实现了基于概念的内容检索。这些本体驱动的方法,使该系统与关键词搜索系统相比,具有更高的查准率与查全率。该系统已成功部署,它基于一个大型中药领域本体,通过Web方式为中药领域专家提供智能搜索服务。     

基于本体的多Agent语义挖掘系统

在分析语义W eb与本体需求的基础上,提出了基于本体的多A gent语义挖掘系统模型。该系统由用户A gent、匹配A gent、语义中间件、推理A gent、查询A gent、本体库以及语义信息源等组成。并且开发了基于本体的多A gent语义挖掘系统的实验原型,为下一步研究开发比较成熟的软件产品奠定了良好的基础。     

GOPubMed:基于GO和MeSH的信息检索与分析研究

GOPubMed是一种基于PubMed的结果可视化和后处理类型的智能搜索引擎.从工作原理、关键技术以及扩展功能3个方面对其性能进行解析.研究显示,GOPubMed利用基于语义网的语义分类工具--GO(Gene Ontology,基因本体)和MeSH,对PubMed检索结果进行分类,帮助用户快速地找出最相关的命中文献,实现语义网与生物医学信息检索的完美结合,并能对检索结果从多角度进行可视化统计分析.     

中医药文献元数据规范在语义网环境中的应用

国际标准化组织（ISO）近期完成了一项关于中医药文献元数据的技术规范草案,它反映了中医药文献的特点,对于中医药文献资源的保护和利用具有重要意义。语义网（Semantic Web）技术为该规范在全球范围内的实施提供了潜在的解决方案。研究采用语义网技术,根据该草案构建了面向中医药文献元数据的本体,并采用该本体对中医药文献进行了示范性标注,为在语义网环境中实施该规范奠定基础。     

中医药优势病种文献数据结构解析与网络模型构建思路

目的：提出中医药优势病种文献数据语义网络模型构建的思路,以实现中医药优势病种文献数据集成共享,进一步揭示中医药优势病种信息内涵。方法：顶层本体的设计基于中医临床术语系统及中医药学语言系统,抽取中医药概念及关系,利用获取的中医药优势病种文献全信息数据,确定其核心概念和非核心概念。基于基础数据抽取规范,利用顶层本体与基础数据结合的方法构建语义网络模型。结果：通过分析中医药优势病种文献数据特点,成功构建了体现中医药优势病种特色的语义网络模型。结论：构建规范的中医药优势病种文献语义网络模型有利于中医药优势病种信息的集成与应用,可以为中医药数据的统一规范提供指导。     

一种基于语义网技术和本体的数据集成方法

研究语义网技术在数据集成中的应用方法。采用规则系统实现对语义网本体语言的扩展,以提高本体语言的表达能力。在此基础上将语义网相关技术系统地应用到数据集成系统的各个方面,包括数据采集、本体构建、本体映射、数据查询和数据持久化。通过一个实例,展示了上述方法的可行性。     

基于本体的医学图像分析研究

医学图像在临床诊断与治疗中的应用日益广泛,如何有效利用影像管理系统中的大量图像来辅助医生进行分析与诊断,是一个非常重要的问题。传统的基于文本关键字的图像检索方法已不能满足对大型医学图像数据库检索的需要,在分析传统医学图像检索方法不足的基础上,结合模糊本体概念提出一种基于模糊本体的医学图像分析方法。该方法利用模糊本体中隶属度的概念,对查询语句和图像关键词向量空间模型进行模糊本体概念映射和概念相似度计算。实验证明,这一方法具有良好的性能。     

中医药文献语义标注系统研究与开发

目的研究和开发支持中医和现代生物医学本体和术语集的语义标注系统。方法以MedPortal本体库和中医临床术语集等为术语资源库,设计语义标注系统工作流程和功能框架,并开发Web应用系统。结果构建了一个基于Web的中医药文献语义标注系统,支持语料库管理与维护、术语词典管理、语义标注和语义检索等功能,既可以为基于机器学习的信息抽取算法研究提供训练集,又能实现语义层面的多来源数据集成与知识融合。结论该中医药文献语义标注系统设计方案已经过实际项目验证,可为其他同类系统研发提供参考。     

健康社区用户教育信息推荐模型比较

目的:探讨不同推荐模型对基于健康社区的高血压用户推荐教育信息的效果，为慢性病患者健康教育服务模式提供依据。方法:搜集权威可信的高血压患者健康教育文章以及健康社区用户提问，构建并比较潜在狄利克雷分配（LDA）推荐模型、语义推荐模型及向量空间模型的效果，为用户提问提供精准信息。结果:LDA推荐模型的平均准确度均值最高，向量空间模型次之，语义推荐模型最低。结论:在虚拟健康社区用户问答过程中，LDA推荐模型可提升健康教育信息推荐精度，实现用户个性化推荐。     

基于语义网和SOA的医学图书馆信息服务模型设计

提出了基于语义网关联数据和本体技术的用户检索方式的转变及基于本体的学科馆员信息服务模型。该模型利用SOA技术为基于语义网的信息服务提供了开放的应用接口,通过建立基于关联数据技术的驱动引擎和知识库,使资源之间具有了语义上的可扩展的关联关系,并搭建了学科馆员平台、医学领域专家平台、学科专业用户平台,学科馆员在医学领域专家的协助下,应用本体模型为医学专业用户提供语义层面的智能化检索服务。     

词共现分析在构建概念空间中的应用研究综述

利用共现分析构建概念空间,实现语义检索,是当前信息组织和检索领域研究热点之一。阐明概念空间的定义、意义、应用及构建方法,介绍词共现分析技术的内涵、应用前提、演进历程、步骤与方法,从多个角度系统综述词共现分析在构建概念空间、本体、揭示语义关系等方面的应用状况,为构建基于概念空间的信息检索可视化系统研究奠定基础。     

Traditional Chinese Medicine (TCM) Domain Ontology: Current Status and Rethinking for the Future Development

The past twenty years have seen the increasingly important role of ontology in traditional Chinese medicine (TCM). However, the development of TCM ontology faces many challenges. Since the epistemologies dramatically differ between TCM and contemporary biomedicine, it is hard to apply the existing top-level ontology mechanically. “Data silos” are widely present in the currently available terminology standards, term sets, and ontologies. The formal representation of ontology needs to be further improved in TCM. Therefore, we propose a unified basic semantic framework of TCM based on in-depth theoretical research on the existing top-level ontology and a re-study of important concepts in TCM. Under such a framework, ontologies in TCM subdomains should be built collaboratively and be represented formally in a common format. Besides, extensive cooperation should be encouraged by establishing ontology research communities to promote ontology peer review and reuse.     

基于主题模型的中医辨证关系探索

主题模型因能够有效捕获离散数据间的语义关系和挖掘隐含的主题，而在语义分析、文本分类、信息检索等领域得到广泛的应用。在“证候-症状-用药”的辨证诊疗模式中，主题模型能够挖掘中医多类实体间的复杂语义关系。基于Link-LDA模型，提出了Multi-Link-LDA模型。利用这两种模型，在不同中医诊疗数据集上进行示范性分析，结果显示主题模型能够较好地捕获中医的诊疗规律。