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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Semantic Similarity-Driven Decision Support in the Skeletal Dysplasia Domain

verfasst von : Razan Paul, Tudor Groza, Andreas Zankl, Jane Hunter

Erschienen in: The Semantic Web – ISWC 2012

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Biomedical ontologies have become a mainstream topic in medical research. They represent important sources of evolved knowledge that may be automatically integrated in decision support methods. Grounding clinical and radiographic findings in concepts defined by a biomedical ontology, e.g., the Human Phenotype Ontology, enables us to compute semantic similarity between them. In this paper, we focus on using such similarity measures to predict disorders on undiagnosed patient cases in the bone dysplasia domain. Different methods for computing the semantic similarity have been implemented. All methods have been evaluated based on their support in achieving a higher prediction accuracy. The outcome of this research enables us to understand the feasibility of developing decision support methods based on ontology-driven semantic similarity in the skeletal dysplasia domain.

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Metadaten
Titel
Semantic Similarity-Driven Decision Support in the Skeletal Dysplasia Domain
verfasst von
Razan Paul
Tudor Groza
Andreas Zankl
Jane Hunter
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-35173-0_11

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