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dc.contributor.advisorSérgio Guilherme Aleixo de Matospt
dc.contributor.authorSequeira, José Francisco Rodriguespt
dc.date.accessioned2017-06-21T13:19:31Z-
dc.date.available2017-06-21T13:19:31Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10773/17910-
dc.descriptionMestrado em Engenharia de Computadores e Telemáticapt
dc.description.abstractTaking into account the overwhelming number of biomedical publications being produced, the effort required for a user to efficiently explore those publications in order to establish relationships between a wide range of concepts is staggering. This dissertation presents GRACE, a web-based platform that provides an advanced graphical exploration interface that allows users to traverse the biomedical domain in order to find explicit and latent associations between annotated biomedical concepts belonging to a variety of semantic types (e.g., Genes, Proteins, Disorders, Procedures and Anatomy). The knowledge base utilized is a collection of MEDLINE articles with English abstracts. These annotations are then stored in an efficient data storage that allows for complex queries and high-performance data delivery. Concept relationship are inferred through statistical analysis, applying association measures to annotated terms. These processes grant the graphical interface the ability to create, in real-time, a data visualization in the form of a graph for the exploration of these biomedical concept relationships.pt
dc.description.abstractTendo em conta o crescimento do número de publicações biomédicas a serem produzidas todos os anos, o esforço exigido para que um utilizador consiga, de uma forma eficiente, explorar estas publicações para conseguir estabelecer associações entre um conjunto alargado de conceitos torna esta tarefa exaustiva. Nesta disertação apresentamos uma plataforma web chamada GRACE, que providencia uma interface gráfica de exploração que permite aos utilizadores navegar pelo domínio biomédico em busca de associações explícitas ou latentes entre conceitos biomédicos pertencentes a uma variedade de domínios semânticos (i.e., Genes, Proteínas, Doenças, Procedimentos e Anatomia). A base de conhecimento usada é uma coleção de artigos MEDLINE com resumos escritos na língua inglesa. Estas anotações são armazenadas numa base de dados que permite pesquisas complexas e obtenção de dados com alta performance. As relações entre conceitos são inferidas a partir de análise estatística, aplicando medidas de associações entre os conceitos anotados. Estes processos permitem à interface gráfica criar, em tempo real, uma visualização de dados, na forma de um grafo, para a exploração destas relações entre conceitos do domínio biomédico.pt
dc.language.isoengpt
dc.publisherUniversidade de Aveiropt
dc.rightsopenAccesspor
dc.subjectArmazenamento de dadospt
dc.subjectBases de dados relacionaispt
dc.subjectRecuperação da informaçãopt
dc.subjectSistemas de informação médicapt
dc.subjectEngenharia de computadores - Processamento de dadospt
dc.subjectBioinformáticapt
dc.subject.otherBioinformaticspt
dc.subject.otherText Miningpt
dc.subject.otherWord Assocationpt
dc.subject.otherData Visualizationpt
dc.subject.otherInformation Retrievalpt
dc.subject.otherData Storagept
dc.subject.otherConcept Recognitionpt
dc.titleAutomatic knowledge base construction from unstructured textpt
dc.title.alternativeConstrução e enriquecimento de redes de conceitos a partir de texto livrept
dc.typemasterThesispt
thesis.degree.levelmestradopt
thesis.degree.grantorUniversidade de Aveiropt
dc.identifier.tid201581590-
Appears in Collections:UA - Dissertações de mestrado
DETI - Dissertações de mestrado

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