Δημιουργία ενιαίου διαλειτουργικού πλαισίου για την ενοποιημένη πρόσβαση σε ετερογενή πολυμεσικά ιατρικά δεδομένα:
Creators: name: Κοκκινάκη, Αλεξάνδρα Δ.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2011
Subjects: Σημασιολογική Ενοποίηση Ηλεκτροκαρδιογραφημάτων
Σημασιολογική Αναζήτηση Ηλεκτροκαρδιογραφημάτων
Σύστημα Ολοκλήρωσης ΗΚΓ δεδομένων
Οντολογικός εμπλουτισμός
Semantic Integration of ECG signals
Semantic Searching of ECG signals
ECG Integration system
Ontology enrichment

description: Το ερευνητικό πλαίσιο της συγκεκριμένης διδακτορικής διατριβής επικεντρώθηκε στη μελέτη, αναπαράσταση, διαχείριση και ενοποίηση του βιοϊατρικού σήματος στον τομέα της καρδιολογίας, δηλαδή το Ηλεκτροκαρδιογράφημα (ΗΚΓ). Κίνητρο της διατριβής αποτέλεσε η αναγκαιότητα παροχής ενός ολοκληρωμένου και διαλειτουργικού περιβάλλοντος μελέτης των βιοϊατρικών σημάτων, που προέρχονται από διαφορετικές πληθυσμιακές ομάδες, συνθήκες λήψης και καταγραφής και παρουσιάζουν ετερογένεια σε διάφορα επίπεδα. Η απαίτηση για διαλειτουργικότητα εισήγαγε την έννοια των προτύπων, ο αριθμός των οποίων στον τομέα της ιατρικής είναι μεγάλος. Τα ΗΚΓ σήματα παραδοσιακά αποθηκεύονται σε δυαδικούς μορφότυπους, οι οποίοι δεν περιλαμβάνουν την απαραίτητη πληροφορία για αποτελεσματική ανάλυση, ενοποίηση και διαλειτουργικότητα των πολλαπλών και ετερογενών πηγών δεδομένων. Αρχικά μελετήθηκαν οι τεχνολογίες αναπαράστασης γνώσης, η επιλογή των οποίων κατά κανόνα αποτελεί κρίσιμο βήμα στην ολοκλήρωση δεδομένων. Ως δομή αναπαράστασης επιλέχθηκε η οντολογία γιατί δίνει τη δυνατότητα επαναχρησιμοποίησης της καταγεγραμμένης και σχετικής με τον τομέα γνώσης, χωρίς να χρειάζεται να την κωδικοποιήσει από την αρχή. Στη συνέχεια ορίστηκε μια νέα μεθοδολογία ολοκλήρωσης βιοϊατρικών σημάτων, που στηρίχθηκε στο εννοιολογικό μοντέλο ενοποίησης δεδομένων και στην προσέγγιση Local As View. Η μοντελοποίηση της καθολικής οντολογίας βασίστηκε στη γλώσσα ecgML, η οποία ενσωματώνει τη δομή και το περιεχόμενο των πιο αποδεκτών προτύπων στον τομέα της Ηλεκτροκαρδιογραφίας. Αποτέλεσμα της παραπάνω μεθοδολογίας, ήταν η δημιουργία του συστήματος ROISES (Research Oriented Integration System of ECG Sources). Το σύστημα, επιτρέπει τη σημασιολογική ολοκλήρωση ετερογενών ΗΚΓ σημάτων και την αναζήτησή τους βάσει του περιεχομένου και του ιατρικού πλαισίου δημιουργίας τους. Η καθολική οντολογία, που αποτελεί τη δομή έκφρασης ερωτημάτων του συστήματος, δίνει στο γιατρό τη δυνατότητα να ακολουθήσει εναλλακτικά διαγνωστικά και θεραπευτικά μονοπάτια που πιθανόν να τον οδηγήσουν σε απρόσμενα αποτελέσματα. Ο γιατρός έχει τη δυνατότητα να εκφράσει τα ερωτήματά του μέσω δομημένης ιατρικής ορολογίας και να επαναπροσδιορίσει τις σχέσεις μεταξύ των εννοιών που μπορεί να προκύψουν από τη μετα-ανάλυση της θεραπευτικής αγωγής, βάσει της διάγνωσης, την πιθανότητα επαναξιολόγησης της διάγνωσης και την αντιστοίχιση με προτυποποιημένες κλινικές ιατρικές οδηγίες. Στη συνέχεια, μελετήθηκαν οι προσεγγίσεις οντολογικής μάθησης που έχουν προταθεί μέχρι σήμερα, προκειμένου να αναπτυχθεί μια νέα μέθοδος οντολογικού εμπλουτισμού του συστήματος ROISES. Σε αυτό το πλαίσιο, αναπτύχθηκε η μέθοδος DTEM (Dynamic Terminology Enhancement Method), που βασίζεται στις υπηρεσίες του UMLS Μεταθησαυρού και τις τεχνικές της μηχανικής μάθησης. Η DTEM εκμεταλλεύτηκε τους ιατρικούς όρους που δεν αντιστοιχίζονται με κάποια έννοια της καθολικής οντολογίας κατά τη διάρκεια της αντιστοίχισης, προκειμένου να διερευνήσει την καταλληλότητά τους ως πιθανές υποψήφιες κλάσεις στην καθολική οντολογία, και στη συνέχεια δεδομένης της καταλληλότητάς τους, να προτείνει τις πιθανές θέσεις τους στην ιεραρχία της. Η προσθήκη νέων δεδομένων στις ήδη υπάρχουσες πηγές και νέων πηγών ΗΚΓ σημάτων κωδικοποιημένων με πρότυπα διαφορετικά από το SCP-ECG και το EDF, είναι ένα από τα επόμενα βήματα επέκτασης του συστήματος. Η εφαρμογή μικρών αλλαγών στη δομή της καθολικής οντολογίας, μπορεί να επιτρέψει την εισαγωγή επιπλέον σημάτων εκτός από το ΗΚΓ, όπως το Ηλεκτροεγκεφαλογράφημα. Ο εμπλουτισμός του συστήματος με πραγματικά δεδομένα καθώς και με ιατρικές οδηγίες και θεραπευτικές οδούς θα προσδώσει στο σύστημα τη δυνατότητα στήριξης της ιατρικής απόφασης.
description: The research scope of this particular thesis, focused in the study, representation, management and integration of biosignals, in the cardiology domain. This thesis was motivated by the requirement of an integrated and interoperable environment, for the unified study of mainly heterogeneous biosignals, originating from different population groups and recorded under diverse conditions. Interoperability, defined as a prerequisite in this work, introduced the notion of standards, which are numerous in the healthcare domain. Most of the standards encode ECGs in flat file formats, which lack the information necessary to support meaningful analysis, interoperability and integration of multiple resources. To address the above mentioned issues, knowledge representation technologies were studied, the selection of which typically constitutes a critical decision step during data integration process. Ontologies were chosen as the representation structure, since they enable the reuse of domain knowledge without reinventing the wheel. Then, a new biosignal integration methodology was defined, which employed the conceptual data integration model and the Local As View approach. In the scope of the proposed data integration methodology, the global ontology was modeled according to ecgML’s mark up language hierarchy, which encompasses the structure and content of the most widely accepted standards in the cardiology domain. The decoupling of the content and context of the signal was also proposed, in order to achieve its semantic enrichment and enable structured and comprehensible searching. ROISES (Research Oriented Integration System of ECG Sources) system was the result of implementing the above mentioned methodology, which aimed at the semantic integration of the sources and enabled unified content and context base searching. The global ontology, which constituted the system’s search structure, enabled the clinician to follow alternative diagnostic and therapeutic pathways that could possible lead to hidden knowledge and unexpected results. The clinician could easily express queries constructed upon a structured terminology and redefine the relations among concepts. Such concepts could emerge after the meta analysis of the therapeutic procedure, based on diagnosis and the possibility of reevaluation of diagnosis and finally its mapping to standardized clinical guidelines. The next step included studying of ontology learning approaches, in order to develop a new ontology enrichment method, designed specifically for ROISES. The resources that were encapsulated to the system consisted of ECG collections encoded in EDF and SCP-ECG standards and a relational database for the management of patients with chronic diseases. Leveraging ROISES with new resources and resources with more data, induced the need for the semantic enrichment of the global ontology. Dynamic Terminology Enhancement Method (DTEM) was developed to address this issue, based on UMLS Metathesaurus services and machine learning techniques. Adding new data into existing resources and new resources encoded in various standards apart from SCP-ECG and EDF, constitutes a future step towards the system’s extension. Applying slight changes to the structure and terminology of the global ontology, could also allow for the encapsulation of other biomedical signals like EEG. Finally, adding real data, medical guidelines and therapeutic pathways will foster the system’s capability for medical decisions support.