基于本体的疾病数据可视化的研究与实现

发布时间：2018-07-15 20:44

【摘要】：随着生命科学的发展,产生了大量的跟疾病相关的数据,疾病本体将多种不同的疾病数据库进行统一,并且与基因、药物等数据都有着直接或者间接的相关性。由于疾病本体的存储文件格式难以阅读和索引,与相关数据库独立存在,之间关系难以发现,因此疾病本体的可视化是研究疾病数据的一个重要工作。本文的重点是对疾病本体数据的可视化提出并在Browser-Server架构下实现了以下几种方式:1、提出了使用树形图对疾病本体做基本的文本形式的索引,满足用户通过树形目录,对疾病本体的快速定位;2、提出了将疾病本体映射到人体生理位置,作为对疾病本体的形象化索引,使得用户通过人体的图片,能够快速定位某个系统或者器官下的疾病;3、对某个疾病本体术语进行了内容和样式的可配置化的显示;4、提出了对疾病本体和与之相关的其它类型的数据之间的拓扑结构的可视化,采用合适的布局算法和适当的子网规模进行研究和实现。最终,系统可以满足用户对疾病数据的通过文字和人体的生理位置快速查找,了解疾病的详细信息,发现数据与数据之间的相互关系,且具有很好的性能和兼容性,取得了良好的效果。
[Abstract]:With the development of life science, a large number of disease-related data have been produced. Disease ontology unifies a variety of different disease databases, and has direct or indirect correlation with genes, drugs and other data. Because the storage file format of disease ontology is difficult to read and index, and independent of related database, the relationship between disease ontology is difficult to find, so the visualization of disease ontology is an important work in the study of disease data. The emphasis of this paper is to visualize disease ontology data and implement the following ways: 1 under Browser-Server framework. A tree graph is used to index disease ontology in basic text form, which can satisfy users through tree directory. For the rapid localization of disease ontology, it is proposed that the disease ontology be mapped to the physiological position of the human body as the visual index of the disease ontology, so that the user can pass through the images of the human body. The ability to locate diseases under a system or organ quickly, to display the terms of a disease ontology in a configurable manner, and to propose an extension between the disease ontology and other types of data associated with it. The visualization of the structure, Appropriate layout algorithm and appropriate subnet scale are used to research and implement. Finally, the system can satisfy the users to find disease data quickly by text and body's physiological position, understand the detailed information of disease, find out the relationship between data and data, and have good performance and compatibility. Good results have been achieved.
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：R-05;TP311.13

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本文编号：2125326