Représentation sémantique des observations de NeuroImagerie : Preuve de concept sur la terminologie VASARI
| Autor: | Amdouni, Emna, Gibaud, Bernard |
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| Přispěvatelé: | Laboratoire Traitement du Signal et de l'Image (LTSI), Université de Rennes (UR)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Institut de Recherche Technologique b-com (IRT b-com), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Guiffard, Eric |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2018 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Proceedings of the 10th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management International Conference on Knowledge Engineering and Ontology Development International Conference on Knowledge Engineering and Ontology Development, Sep 2018, Seville, Spain. pp.63-74, ⟨10.5220/0006931100630074⟩ |
| DOI: | 10.5220/0006931100630074⟩ |
| Popis: | The main objective of this work is to facilitate the identification, sharing and reasoning about cerebral tumors observations via the formalization of their semantic meanings in order to facilitate their exploitation in both the clinical practice and research. We have focused our analysis on the VASARI terminology as a proof of concept, but we are convinced that our work can be useful in other biomedical imaging contexts. In this paper, we propose (1) a methodology, a domain ontology and an annotation tool for providing unambiguous formal definitions of neuroimaging data, (2) an experimental work on the REMBRANDT dataset to demonstrate the added value of our work over existing methods, namely DICOM SR and the AIM model. L'objectif principal de ces travaux est de faciliter l'identification, le partage, et la réflexion autour des observations radiologiques des tumeurs cérébrales via la formalisation de leur signification sémantique afin de faciliter leur exploitation, à la fois, dans la pratique clinique et en recherche. Nous avons porté notre analyse sur la terminologie VASARI, en tant que preuve de concepts, mais nous sommes convaincus que notre travail peut être utile dans d'autres contextes de l'imagerie bio-médicale. Dans cet article, nous proposons (1) une méthodologie, une ontologie de domaine et un outil d'annotation afin de fournir des définitions formelles et non-ambigües pour des données de neuro-imagerie, (2) un travail expérimental autour du jeu de données REMBRANDT afin de démontrer la plus-value de notre travail vis-à-vis de deux autres méthodes existantes, DICOM SR et le modèle AIM. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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