【摘要】：由于醫(yī)療信息的特殊性導致對于其的檢索效果不盡如人意,本體的出現(xiàn)使得局面有所改善。在構建本體的過程中要盡量做到對現(xiàn)有本體的復用,以達到全面、正確、快速構建本體的目的,本體間的異構性可以通過本體映射算法來解決。雖然已經(jīng)存在了很多本體映射算法的研究成果,但是大多集中在相似度度量原理的設計上,對于其它方面關注甚少。本文針對現(xiàn)有本體映射算法在語義描述全面性、映射過程安全性和概念識別增量性方面存在的不足,對本體映射算法進行了改進,提出了具有隱私保護的模糊本體增量式映射算法,利用病歷數(shù)據(jù)進行了分類實驗,給出了結果說明,并且分析了此算法的優(yōu)缺點。本文介紹了醫(yī)療信息檢索的研究背景、目的意義和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,從理論和應用兩個方面說明了制約循證醫(yī)學發(fā)展的因素,強調(diào)了本文研究內(nèi)容的必要性;通過對醫(yī)療信息組織形式的介紹,突出了本體在描述醫(yī)療信息方面的優(yōu)勢;通過對本體匹配原理的分析,得知了現(xiàn)存相似性計算的局限性,確定了具體的研究思路;經(jīng)過分析目前現(xiàn)有實驗資源和數(shù)據(jù)支持,估計了研究過程中可能遇到的難題,在一定程度上規(guī)避了風險,增強了自信心。為了改進目前本體相似性度量中存在的不足,在現(xiàn)有四元結構本體中加入模糊概念,形成了新的五維本體,增強了本體的語言描述能力;在映射過程中引入混淆思想和適合的相似度度量方法,在保證映射正確的前提下提高了映射的安全性;在概念識別過程中,加入增量識別原理,完成了對本體中未定義概念的識別;結合以上三點,提出了具有隱私保護的模糊本體增量式映射算法,并詳述了其工作原理和實現(xiàn)過程。本文通過對醫(yī)學主題詞表、統(tǒng)一醫(yī)學語言系統(tǒng)和國際疾病分類編碼與術語表第十版的相關知識體系的復用,構建了“先天性心臟缺損”疾病病歷本體,完整再現(xiàn)了本體的映射建立過程,完成了基于電子病歷文檔的概念識別和語義網(wǎng)絡的構建,豐富了醫(yī)療領域本體構成。并且本文進行了原型系統(tǒng)的開發(fā),以心內(nèi)科病歷數(shù)據(jù)作為研究對象進行實驗,描述了分類過程,對實驗結果進行了分析,可以看出本文所提算法的有效性和可行性得到了證明。
[Abstract]:Because of the particularity of medical information, the retrieval effect of medical information is not satisfactory, and the appearance of ontology improves the situation. In the process of building ontology, we should reuse existing ontology as far as possible to achieve the goal of building ontology comprehensively, correctly and quickly. The heterogeneity between ontologies can be solved by ontology mapping algorithm. Although there have been many researches on ontology mapping algorithms, most of them are focused on the design of similarity measurement principle, and little attention has been paid to other aspects. Aiming at the shortcomings of the existing ontology mapping algorithms in semantic description, mapping process security and concept recognition increment, the ontology mapping algorithm is improved in this paper. A fuzzy ontology incremental mapping algorithm with privacy protection is proposed. The classification experiment is carried out using medical record data. The results are illustrated and the advantages and disadvantages of the algorithm are analyzed. This paper introduces the research background of medical information retrieval, its significance and research status at home and abroad, explains the factors restricting the development of evidence-based medicine from two aspects of theory and application, and emphasizes the necessity of the research content of this paper. Through the introduction of the organization form of medical information, the advantages of ontology in describing medical information are highlighted, through the analysis of ontology matching principle, the limitations of existing similarity calculation are known, and the specific research ideas are determined. Based on the analysis of the current experimental resources and data support, this paper estimates the difficulties that may be encountered in the research process, avoids the risk to a certain extent, and strengthens the self-confidence. In order to improve the shortcomings of ontology similarity measurement, a new five-dimensional ontology is formed by adding fuzzy concept to the existing four-element ontology, and the language description ability of ontology is enhanced. The confusion idea and the suitable similarity measure method are introduced in the mapping process, which improves the security of the mapping under the premise of ensuring the mapping is correct. In the process of concept recognition, incremental recognition principle is added to realize the recognition of undefined concepts in ontology. Combined with the above three points, a fuzzy ontology incremental mapping algorithm with privacy protection is proposed, and its working principle and implementation process are described in detail. Based on the reuse of the related knowledge system of the medical subject vocabulary, the unified medical language system and the codes of the International Classification of Diseases and the tenth edition of the glossary, this paper constructs the Noumenon of the medical record of "congenital heart defect". The mapping process of ontology is completely reproduced, the concept recognition based on electronic medical record document and the construction of semantic network are completed, which enriches the constitution of medical domain ontology. In addition, the prototype system is developed in this paper. Taking the medical records of cardiology as the research object, the classification process is described, and the experimental results are analyzed. The validity and feasibility of the proposed algorithm are proved.
【學位授予單位】：中北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.3

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本文編號：2346279