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基于本体的药学领域知识管理
本体作为领域知识的规范化形式语言,已成为领域知识管理的强有力工具.运用"七步法"构建思路,探讨了基于本体的药学领域知识构建和管理.
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循证医学数据库信息模型的语义结构构建
通过分析医务人员需求、调研循证医学相关标准和数据库,建立了循证医学数据库信息模型的文献特征、诊疗过程和证据强度三维顶层结构模块,并在顶层模块下表达了更加细化概念的数据组和数据元,规范了数据元表达的概念属性等等级语义结构.结果证明,采用模块化的方法构建循证医学数据库信息模型语义结构,能更好地管理和组织临床文献,使医务人员能更好地检索和利用循证医学信息.
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军事医学本体概念获取方法研究
目的:研究军事医学本体构建过程中概念的获取方法,解决目前现有军事医学知识组织模式中概念陈旧不完善的问题.方法:在继承传统叙词表等知识组织法的基础上,提出基于文献关键词词频统计的综合集成法获取军事医学本体概念.结果:给出了军事医学本体概念获取方法实施的技术路线,对具体操作过程进行了阐述.结论:基于文献关键词词频统计的综合集成法能够从文献中提取高频词和热点词,对军事医学传统词库加以补充,使之不断更新和完善.
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生物医学领域本体开发项目比较研究
介绍了国际上发展较好的四类生物医学领域本体,从开发时间、目的、覆盖内容、结构等方面进行了深入比较,总结出目前本体开发中存在的同义词与术语表达、对应关系与间隔尺度等主要问题.
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多语言领域术语系统构建工具TBench的设计与实现
目的:为满足领域术语系统的多样化构建需求,探讨一种灵活、快速的多语言领域术语系统构建方法.方法:提出了多语言领域术语系统构建工具(TBench)的整体架构与功能设计,建立了基于ISO 25964可自定义扩展的数据模型,实现了多语言环境下的术语、概念、关系的批量复用与灵活创建等内容建设,从访问冲突、工作流、用户、角色、权限等角度进行了协同控制与管理.结果:TBench基于Java语言开发完成,并用于开展中文临床医学术语系统(CSCT)大规模的概念及语义关系建设.结论:TBench适用于分类表、词表、本体等术语系统的协同构建与维护,也为领域术语系统构建的自定义扩展需求、灵活复用、跨语言对齐与重构等问题提供了一种新思路.
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基于Cytoscape的生物医学本体参数化SPARQL查询系统
大量生物医学本体数据的出现需要一种工具供生物医学研究者查询SPARQL。但完全手工输入SPARQL查询语句不仅非常复杂而且容易出错。在分析传统SPARQL查询构建器的基础上，利用参数化思想研发了一个基于Cytoscape的参数化SPARQL查询系统，该系统可以把SPARQL查询条件以参数的形式做成模板，生物医学研究者可以更快速便捷地对数据源中多个生物医学本体知识库直接进行参数化查询，而不用每次手动输入相同的条件。
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本体论在中医药学语言系统中的应用研究
简要论述了本体论指导下构建中医药学语言系统(TCMLS)的目的,工具的选择与方法,包括术语及定义的采集范围及标准、定义类(Class)和类的等级体系(Hierarchy)、语义关系等.在目前国内外缺乏构建领域本体的成熟流程、方法和标准规范的状况下,TCMLS的建立是一种创新性工作,对中医药学数字化、标准化的实现具有重大意义.
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《中图法》在图书馆资源语义化中的应用
分析了《中图法》在资源语义化中应用的优缺点,对《中图法》和《MeSH》等传统词表进行重构.基于资源语义化理论,以皮肤病为例展开研究,在语义元数据辅助平台下进行皮肤病学本体的构建及专业语义词典的建设,进而为实现资源的语义化做实验准备.
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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。
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基于本体的糖尿病知识库构建
以糖尿病相关的文献、防治指南和专家经验等知识为基础,通过本体技术构建糖尿病相关知识的领域建模,完成概念、关系、属性、约束和实例的知识梳理和表示,基本实现了糖尿病知识可视化展示、知识推理、知识检索和知识共享等应用,为构建更加完善的糖尿病管理知识库奠定了基础.
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基于本体的医学学位论文检索系统的开发与应用
1 背景分析学位论文是高等院校或科研机构的学生为获得某一级别的学位而向学校或其他学术单位提交的学术研究论文,是围绕某一学科的重点或前沿课题进行的创造性研究和探讨并加以总结的产物[1].学位论文集中反映了所在学校科研领域的学术活动、研究进展和新成果,是了解有关学科进展、掌握新学术动态、具有较高学术价值的科技文献.
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基于本体的电子病历后结构化模型关键技术
以川崎病为例,提出运用模糊向量空间模型概念,对海量电子病历数据进行挖掘,建立本体数据库模型.通过模型从川崎病电子病历中找寻出疾病的诊疗依据和诊疗模式,帮助临床医生进行鉴别诊断,完善治疗方案,从而实现对电子病历的有效数据挖掘,推动计算机临床辅助决策的实现.
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基于本体的医疗卫生政策法律知识管理系统
我国各级医疗卫生政策法律种类繁多，引入知识管理模型可以进行有效梳理，对于实现全民健康提供政策法律保障意义重大。在研究医疗卫生政策法律基本结构基础上，利用本体技术建立的医疗卫生政策法律知识库，包括后台和前台系统两个部分。该系统的知识管理功能完善，能使决策者更便捷、充分地获取相关医疗卫生政策法律知识，帮助和支持其制定政策。
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基于知识图谱的智能医疗研究
目的:利用知识图谱技术将各种医疗信息系统中琐碎、零散的知识相互连接,以支持综合性知识检索以及问答、辅助决策支持等智能医疗应用.方法:在构建医疗领域本体和对医疗知识库进行语义标注的基础上,以慢病为例,构建医疗知识图谱并将其应用于智能医疗中.结果:提出了医疗知识图谱的构建方法和将其应用于基于医疗知识库的语义分析、推理以及疾病辅助诊断系统的方法.结论:基于知识图谱的智能医疗应用将在解决国内优质医疗资源供给不足和医疗服务需求持续增加的矛盾中产生重要的作用.
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万化根源总在心——王阳明的养生之道
养德养身只一事在王阳明看来,心是一切的本体,自然是身的主宰,养身必得有益于养心,不然便是失去意义.当然,此"心"绝不是一团血肉之心,本质上乃是一种精神性的特别是道德性的存在,是德性自我的"真己".
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揭秘身边的隐秘致癌物
致癌的化学物质:苯乙烯代表物品:聚苯乙烯泡沫塑料容器危险等级:★研究显示,苯乙烯是一种致癌物,会对人体DNA造成破坏.聚苯乙烯泡沫塑料就是由苯乙烯制成的.[预防措施]塑料本体底部或包装上标注材质代码为6号PS的即为含有聚苯乙烯.远离这些制品,包括一次性咖啡杯和杯盖.避免在这类容器中加热食物,特别是油腻食品,高温下容器会释放出苯乙烯.
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婴儿听力筛查床的研制
新生儿听力筛查是早期发现听力障碍的有效办法,早期发现并干预,对减少聋哑残疾起着重要作用.近年来,随着听力筛查工作的广泛开展,国内外学者对该项工作进行了诸多研究,发现测试时机、测试状态、外耳道情况等均可影响测试结果.目前,听力筛查的普遍方法是家长协助婴儿保持侧卧位,测试耳朝上,测试者手持测试仪完成测试工作,在两耳交替测试的过程中,需大幅度翻转婴儿,这不仅消耗人力,还因家长配合不当或对婴儿的不良刺激.难控制的指标是婴儿的测试状态,有些婴儿连测数次都不能测试成功,有时一侧耳朵测试成功后翻转婴儿测试另一耳时,破坏了婴儿的安静熟睡状态,以致不能测试,即使勉强测试成功,也是未通过的结果(refer),待该婴儿熟睡后再测试有时出现的是通过的结果(pass),说明婴儿的测试状态直接影响着测试速度及测试结果的准确性.有不少报道强调婴儿的本体噪声对测试结果的影响,如何降低本体噪声的干扰报道很少,如何避免对婴儿的不良刺激而保持良好熟睡状态的措施未见报道,因此研制发明了一种婴儿听力筛查床,能够给婴儿创造一个安全、舒适的环境,大限度地减少对被测试儿的刺激,使婴儿易保持熟睡状态.现介绍如下.
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基于医学本体的电子病历系统研究
尽管电子病历在临床医学中已广泛应用,但传统模版生成方式的病历与临床思维逻辑存在吻合度问题,因此笔者提出基于医学本体的电子病历系统,系统地探讨了电子病历较纸质病历的优势并对本体相关知识内容进行介绍,探索建立基于医学本体的电子病历系统.在电子病历本体构建过程中,将大量的临床医学知识有机地组织并重用.系统实际应用过程表明,基于医学本体的电子病历系统能够有效缓解临床病历描述主观性强、模糊引争议等现象的发生,提高临床数据质量.
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医学论文统计设计语义模型与元数据创建
目的 将统计设计的基本理论、基本知识整合成为计算机可识别的语义模型、语义槽及元数据,为语义网计算机推理提供知识本体.方法 知识本体的建立以公认的医学统计理论为依据,采用知识本体编辑工具Protege构建语义模型的层级结构,定义概念与概念之间的关系以及语义槽的专业词汇和其他元数据的规范描述.结果 构建了包含试验设计基本要素、实验设计基本原则的语义模型,创建了19个语义槽和元数据,3个医学期刊论文研究设计的实例.结论 构建计算机可识别和处理的统计知识本体,是计算机自动对网络信息进行逻辑推理操作的基础.根据统计设计语义模型中统计知识的电子化表示,医学研究者可自己创建实例或定义关于医学论文统计设计的描述文档,不需要使用复杂繁琐的本体语言.
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用本体论方法构建国家卫生信息标准基础框架
目的构建国家卫生信息标准基础框架.方法将本体论的方法应用于卫生信息领域,自顶向下构建国家卫生信息标准基础框架.结果①明确了国家卫生信息的范围:4个主域、11个亚域和53构件.②确立了国家卫生信息的数据模型及其层级关系:国家卫生信息数据模型的层级关系从大到小依次为信息框架、承接关系数据模型、概念数据模型、逻辑数据模型;③归纳出数据中的实体类,明确了类间的层级关系:所有的数据按照逻辑关系划分为11个超级实体(super-entities),即业务因素、事件、费用、支撑条件、位置、参与者角色、参与者特征、结局、卫生服务计划、卫生服务需求、环境因素.根据超级实体表达信息的复杂程度,进一步将其细化为子实体,子子实体等.④确定实体类的属性及与其相关的数据元.结论本体论的方法可以作为构建国家卫生信息标准基础框架的基本技术路线.
