26、医疗领域的知识图谱与本体应用

医疗领域的知识图谱与本体应用

1. 医疗知识图谱的SPARQL查询教程

在医疗领域,利用知识图谱进行信息查询和分析是一项重要的技术。这里介绍了一系列使用个性化医疗知识图谱(PHKG)开发的教程,以哮喘、肥胖或与食物相关的疾病为例,展示了SPARQL查询的应用。

1.1 不同疾病的SPARQL查询示例

  • 哮喘疾病查询 :有获取哮喘患者信息的SPARQL查询教程示例,可帮助医护人员快速获取患者的相关信息。
  • 信息检索查询 :DESCRIBE SPARQL查询教程示例,用于检索更多关于特定主题的信息。
  • 肥胖疾病查询 :提供了针对肥胖疾病的SPARQL查询教程示例,有助于对肥胖相关数据的分析。
  • 食物相关疾病查询 :以对坚果过敏等食物相关疾病为例的SPARQL查询教程示例,还展示了重用食物相关知识库(如SMART PRODUCTS项目)的潜力。

1.2 端到端场景

除了疾病查询,还有端到端场景,用于对物联网数据集(如空气质量、花粉、湿度、温度)进行语义注释,并通过执行推理引擎(如HighPollenLevel)用抽象信息丰富数据集。

疾病类型 查询示例说明
哮喘 获取患者信息
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算数据处理能力的工具,在图像分析模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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