医学图像网格基于语义的信息集成方法

提出了一种医学图像网格MedImGrid(medical image grid)基于语义的信息集成方法.基于HL7RIM(health level 7 referenced information model)生成父本体(HL7-RIM ontology),采用混合方式(hybridmeans)建立MedImGrid全局和局部本体的分级结构.结合代理和中间件技术开发了HL7(health level 7)Grid中间件,实现了具有医疗语义解析功能的HL7智能代理,以支持对异构数据源的Grid Service封装与统一访问.基于本体标记表达异构数据模式的语义模型在本体层的相关关联,参照MedImGrid各级本体实现数据源间的语义解析和映射.MedImGrid原型系统基于CGSP2(China grid support platform v2.0),采用了局部与全局语义映射松耦合的构架,其特有的层次结构使得网格环境下跨系统/医院的信息集成更加有效.

服务的业务级描述及其语义标注方法

从服务的业务逻辑出发,在分析现有服务描述模式的基础上,定义了面向业务应用的服务描述模型,并在OWL-S的基础上,提出了业务级的服务与用户需求描述语言EXOWL-S/R作为服务提供者和用户进行业务级交互的基础;同时在构建领域业务应用本体的基础上,提出了根据服务的业务逻辑描述半自动地获取服务业务级语义的标注方法,最终为帮助用户全面地、无二义地理解服务的业务能力提供一种有效的解决方案。

基于本体集成的语义标注模型设计

语义Web的全面实现需借助于语义标注,标注网页信息会涉及到多个本体。据此,通过研究桥本体,提出一个在本体集成的基础上建立起来的多本体语义标注模型。该模型利用桥本体集成顶层本体和多个领域本体,同时借助基于本体的信息抽取技术对网页进行语义标注,并将标注信息存入标注库,使标注信息与网页分离,提高语义检索的效率。通过举例说明了本模型的合理性。

基于本体的图像自动标注

提出一种新的图像本体标注的框架,结合领域本体中概念的关系,通过层次概率标注来获得图像高层语义概念的标注,实现待标注图像语义的自动标注。我们将图像的语义可以定义为属性概念和高层抽象概念,采用二次标注方法实现对于图像语义的自动标注。实验证明,本文的方法可以使图像获得丰富的高层抽象语义概念标注,从而缩小"语义鸿沟",有效提高了检索的效率和精确度。

闭环全生命周期管理系统中知识集成与语义标注

为了解决闭环全生命周期管理系统中知识相互独立、无法共享的问题,针对闭环全生命周期特点,提出了一种知识集成与语义标注方法。首先,简要阐述了闭环全生命周期管理系统中知识集成与语义标注的内涵;其次,利用本体技术对低温等离子体设备构建了多维度、多层次知识集成框架;然后,在此基础上,给出了知识文档语义标注流程,设计出一种文档语义向量与本体语义向量的提取与匹配计算方法,完成了低温等离子体设备中一个子系统的知识文档语义标注。设计测试实验并进行验证,实验结果表明,利用闭环全生命周期管理系统中的知识文档数据集进行语义标注,平均准确率达到84%,平均召回率达到79%。所提知识集成与语义标注方法可以实现知识文档在闭环全生命周期管理系统中的共享与重用。

顶级本体统控的多本体语义标注实证研究

以顶级本体作为本体工程的技术核心,通过顶级本体统控领域本体整合、整合本体语义标注等手段,利用Protégé、GATE等工具整合中文鼻部炎症疾病知识本体和国家基本药物知识本体,实现以整合本体标注电子病历信息资源,并保存为XML形式语义标注库。本研究实证顶级本体统控的整合本体语义标注模式,标注后的资源可在语义检索阶段匹配本体元素,进而实现知识发现等语义应用。