肺系疾病中西医病名关联映射及知识图谱构建研究

发布时间：2023-11-30 18:30

　　积极推进中西医创新融合和深层次互联互通,是我国医学领域发展的大势所趋。然而,中西医对相同(或相近)疾病的称谓不同,严重阻碍了中西医交流。在中西医结合乃至中西医知识深度融合的道路上,关联映射中西医病名、合理有序地整合中西医知识是亟需解决的关键问题。本研究提出了改进模式匹配的中西医疾病名称关联映射算法,基于算法开发系统实现科技文献肺系疾病中西医病名对应关系的自动抽取。总结了 28个有效的特征词,对后续研究及机器学习算法开发有参考价值。肺系疾病中西医病名关联映射是肺系疾病中西医知识图谱构建的基础。以疾病名称搭建中西医知识的语义关联,对中医知识和西医知识进行多维度的梳理,分别定义了 10个中医顶层大类和西医顶层大类,及66种中医语义关系和63种西医语义关系,对概念及概念间关系进行揭示,构建肺系疾病中西医知识模型。从高质量的科技文献中抽取中西医知识,提出了基于SemRep的肺系疾病西医知识抽取方法及基于特征词匹配的肺系疾病中医知识抽取方法,以语义三元组“<主语>|<谓语>|<宾语>”的形式存储。对不同来源的中西医知识进行实体对齐和关系融合,利用D3.js绘制直...

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

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中文摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 研究背景与意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 中西医疾病名称关联映射
        1.2.2 基于生物医学文本的语义关系发现
        1.2.3 知识图谱
    1.3 研究目的与内容
        1.3.1 研究目的
        1.3.2 研究内容
    1.4 本研究创新点
    1.5 研究方法与技术路线
        1.5.1 研究方法
        1.5.2 技术路线
    1.6 论文组织结构
2 相关理论与技术
    2.1 模式匹配算法
    2.2 生物医学LBD理论和工具
    2.3 知识图谱关键技术
    2.4 信息可视化技术
3 肺系疾病中西医病名关联映射
    3.1 改进模式匹配的中西医病名关联映射算法
    3.2 数据处理
    3.3 结果分析
    3.4 本章小结
4 肺系疾病中西医知识模型构建
    4.1 逻辑模型
    4.2 概念体系
    4.3 关系模型
    4.4 本章小结
5 肺系疾病中西医知识图谱构建
    5.1 知识建模与知识存储
    5.2 知识抽取
        5.2.1 肺系疾病西医知识抽取
        5.2.2 肺系疾病中医知识抽取
    5.3 知识融合与图谱绘制
        5.3.1 实体对齐
        5.3.2 关系融合
        5.3.3 图谱绘制
    5.4 知识推理
    5.5 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 不足与展望
参考文献
附录1 中医语义关系类型
附录2 西医语义关系类型
附录3 肺系疾病西医相关概念语义类型
攻读硕士期间发表论文及参与科研情况
致谢



本文编号：3869001