本文關(guān)鍵詞：基于本體的泌尿外科知識(shí)庫(kù)與智能信息處理研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

基于本體的泌尿外科知識(shí)庫(kù)與智能信息處理研究---計(jì)算機(jī)軟件與理

時(shí)間:12-09-21

Research on Urology Knowledge Base and Intelligent Information Processing Based on Ontology

【摘要】 近年來(lái),隨著全球信息與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展,醫(yī)學(xué)信息化得到了快速的進(jìn)步,醫(yī)學(xué)信息科學(xué)已成為當(dāng)今信息研究領(lǐng)域的重要分支。醫(yī)學(xué)領(lǐng)域經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展,已經(jīng)形成了完備的知識(shí)體系,但隨著全球信息化的深入及知識(shí)發(fā)現(xiàn)等概念的提出,傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)在發(fā)展過(guò)程中缺乏規(guī)范化的問(wèn)題也逐漸顯現(xiàn)出來(lái),醫(yī)學(xué)資源缺少知識(shí)層面的統(tǒng)一描述給未來(lái)的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的信息共享和研究帶來(lái)了極大困難,所以建立醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的語(yǔ)義層次的知識(shí)體系及系統(tǒng)就顯得尤其重要。本文分析了國(guó)內(nèi)外對(duì)于本體及信息檢索領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀,簡(jiǎn)要闡述了本體的理論和相關(guān)技術(shù),建立了泌尿外科領(lǐng)域本體且定義了推理診斷規(guī)則。結(jié)合HowNet中義原的語(yǔ)義距離、密度、深度,提出了一種多因素混合的相似度計(jì)算方法SCMMM;結(jié)合概念距離、深度、信息容量,又提出了一種多因素混合的相關(guān)度計(jì)算方法RCMMM。接著,在上面的基礎(chǔ)上,本文構(gòu)建了一種基于泌尿外科本體的語(yǔ)義檢索模型,該模型的基本思想是通過(guò)相似度計(jì)算將概念或關(guān)系規(guī)范化來(lái)擴(kuò)充檢索的范圍;通過(guò)相關(guān)度計(jì)算發(fā)現(xiàn)檢索內(nèi)容與推理結(jié)果之間的隱性關(guān)系,再按照相關(guān)度對(duì)結(jié)果排序并反饋給用戶。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明,SCMMM更合理的使用了義原樹(shù)的特征,克服了現(xiàn)有的方法中義原位置不能對(duì)相似度產(chǎn)生影響的缺點(diǎn),結(jié)果表明本文提出的SCMMM比現(xiàn)有的方法更為合理。RCMMM比單因素的相關(guān)度計(jì)算方法的結(jié)果更為合理,克服了兩對(duì)概念的邊數(shù)相同時(shí)概念距離相關(guān)度計(jì)算結(jié)果沒(méi)有區(qū)分度的缺點(diǎn);還克服了信息量相關(guān)度計(jì)算缺少對(duì)本體結(jié)構(gòu)信息利用的缺點(diǎn)。語(yǔ)義檢索模型的實(shí)驗(yàn)表明相似度閾值與查全率成反比,相關(guān)度閾值與查準(zhǔn)率成正比。本文的主要內(nèi)容和成果如下:①分析了本體相關(guān)理論,建立了泌尿外科本體并分析和定義了泌尿外科診斷規(guī)則。②結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)提出了多因素混合的相似度、相關(guān)度計(jì)算方法,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其有效性。③提出了基于領(lǐng)域本體的語(yǔ)義檢索模型,并應(yīng)用語(yǔ)義檢索模型實(shí)現(xiàn)了泌尿外科臨床決策輔助診斷原型系統(tǒng)。

【Abstract】 In recent years, with the fast development of global information and Internet technologies, medical information science has got rapid advancement and become one of the most important research areas of information science. Knowledge system has formed completely in the medical domain after years of research. However, with the further development of global informatization and presentation of knowledge discovery concepts, the normalized problems of traditional medicine appeared gradually in the process of development. Because of lack of unified descriptions of medical resources on knowledge level, it is more difficult to achieve information sharing and further research of medical field. Therefore, it is very important to establish the medical semantic-level knowledge hierarchy and system.This paper firstly analyzes the domestic and international researches in the fields of ontology and information retrieval, and briefly describes the theory of ontology and related technologies, then puts forward the ontology in urology domain and defines the diagnosis rules. Next by integrating original meaning of semantic distance, density and depth in HowNet, a new similarity calculation method of multi-factor mixed (SCMMM) is proposed. Based on the concept of distance, depth and information capacity, a novel relevance calculation method of multi-factor mixed (RCMMM) is proposed as well. On the basis of the new calculation methods of similarity and relevance, this paper builds a semantic retrieval model of Urology ontology. The basic idea of this model is to normalize the concept and relationship to expand the scope of retrieval by the similarity calculation. Then the implicit relationship of results and retrieval content is discovered through relevance calculation. Finally, the result is sorted by the relevance and feed back to users.Experiments show that SCMMM makes rationally use of the features of the original meaning tree, and overcome the shortcomings of the existed method which the position of the original meaning does not have an effect on the similarity. The results indicate that SCMMM is more reasonable than the existed method. RCMMM is more effective than the single-factor relevance calculation method as well, because the method eliminates the shortcomings that the concept distance of relevance results did not distinguish when two pair concepts have the same number of edges.Semantic retrieval model experiment shows that the threshold of similarity is inversely proportional to the recall, and the threshold of relevance is proportional to the precision.The main contents and results of this paper are as follows:①On the basis of analyzing the theory of ontology, the urology ontology is established and the diagnostic rules on the Urology ontology are analyzed and defined.②An novel multi-factor mixed calculation methods of similarity and relevance are proposed. And the experiments results demonstrate that the two methods have excellent performance.③A semantic retrieval model based on domain ontology is proposed, and it is applied to implement Urology Clinical Decision Support Diagnosis Prototype System.

【關(guān)鍵詞】 本體； 相似度； 相關(guān)度； 語(yǔ)義檢索； 泌尿外科；
【Key words】 ontology； similarity； relevance； semantic retrieval； urology；

中文摘要 3-4
英文摘要 4-5
1 緒論 9-13
    1.1 課題研究的背景和意義 9-10
        1.1.1 研究背景 9
        1.1.2 研究意義 9-10
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 10-12
        1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀 10-11
        1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀 11-12
    1.3 本文的研究目的和研究?jī)?nèi)容 12
        1.3.1 本文的研究目的 12
        1.3.2 本文的研究?jī)?nèi)容 12
    1.4 本章小結(jié) 12-13
2 本體相關(guān)理論和技術(shù) 13-25
    2.1 本體的基本概念 13-18
        2.1.1 本體的定義 13-14
        2.1.2 本體的分類(lèi) 14
        2.1.3 本體的組成 14-15
        2.1.4 本體的描述語(yǔ)言 15-18
    2.2 本體的構(gòu)建 18-24
        2.2.1 骨架法 18-19
        2.2.2 Gruninger&Fox 19
        2.2.3 KACTUS 法 19
        2.2.4 METHONTOLOGY 法 19-20
        2.2.5 SENSUS 法 20
        2.2.6 IDEF 5 法 20
        2.2.7 七步法 20-21
        2.2.8 本體構(gòu)建方法學(xué)比較 21-23
        2.2.9 本體自動(dòng)構(gòu)建技術(shù) 23-24
    2.3 本章小結(jié) 24-25
3 泌尿外科本體的建立和存儲(chǔ) 25-34
    3.1 本體構(gòu)建工具 25
    3.2 泌尿外科本體的定義 25-27
        3.2.1 泌尿外科本體的描述語(yǔ)言 25-26
        3.2.2 泌尿外科本體類(lèi) 26-27
    3.3 構(gòu)建泌尿外科本體模型 27-32
        3.3.1 泌尿外科本體類(lèi)層次及實(shí)例 28-30
        3.3.2 泌尿外科本體屬性定義 30-31
        3.3.3 泌尿外科本體邏輯檢驗(yàn) 31
        3.3.4 泌尿外科本體實(shí)例的建立 31-32
    3.4 泌尿外科本體存儲(chǔ) 32-33
    3.5 本章小結(jié) 33-34
4 基于本體的泌尿外科語(yǔ)義檢索模型 34-48
    4.1 相似度相關(guān)度定義 34-35
    4.2 相似度計(jì)算 35-38
    4.3 相關(guān)度計(jì)算 38-42
    4.4 相似度相關(guān)度實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及分析 42-45
    4.5 基于領(lǐng)域本體的語(yǔ)義檢索模型 45-47
    4.6 本章小結(jié) 47-48
5 泌尿外科本體推理及原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) 48-60
    5.1 JENA 框架 48-50
        5.1.1 Jena 功能和結(jié)構(gòu) 48
        5.1.2 Jena 推理系統(tǒng) 48-50
    5.2 泌尿外科診斷推理 50-54
        5.2.1 泌尿外科診斷規(guī)則表示 51-52
        5.2.2 泌尿外科輔助診斷推理實(shí)現(xiàn) 52-54
    5.3 原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) 54-57
        5.3.1 原型系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu) 54-55
        5.3.2 原型系統(tǒng)物理部署 55
        5.3.3 原型系統(tǒng)開(kāi)發(fā)平臺(tái) 55-56
        5.3.4 原型系統(tǒng)展示 56-57
    5.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及結(jié)果分析 57-59
        5.4.1 實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn) 57-58
        5.4.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及結(jié)果分析 58-59
    5.5 本章小結(jié) 59-60
6 總結(jié)與展望 60-62
致謝 62-63
參考文獻(xiàn) 63-68
附錄 68
    A 碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文 68
    B 作者在攻讀學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目 68
 

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