Entwicklung, Implementierung und Evaluierung eines auf Semantic Web Technologien basierenden Bild- und Informationsretrievalsystems für Digitale Pathologie am Beispiel von Lungenerkrankungen

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Das Projekt verfolgt die Entwicklung eines prototypischen Systems für Verarbeitung und Retrieval von Bildbeschreibungen und Befundberichten in der Pathologie, speziell für Lungenerkrankungen. Im Gegensatz zu heutigen Datenbanken soll die Information durchgehend semantisch annotiert und mit Ontologie verknüpft sein, was eine Recherche nach Inhalten gestattet. Das in den Bild- und Textdaten enthaltene Expertenwissen lässt sich damit anderen Anwendungsszenarien zugänglich und wiederverwendbar machen. Es kann zur Qualitätssicherung, zur Unterstützung von Diagnostik und Differentialdiagnose, zur statistischen Auswertung, zu Präsentationen und in der Lehre genutzt werden. Bei der Erstellung von Befundberichten wird semantische Information durch computerlinguistische Analyse automatisch erfasst und anschließend in ein semantisches Netz eingefügt, das auf einem Pathologie-spezifischen Domänenmodell basiert. Das System stellt diese Information dann für die unterschiedlichen Zwecke zur Verfügung. Eine Integrationskomponente versucht darüber- hinaus, Informationen aus externen Wissensquellen einzubinden. Technologisch basiert das geplante System auf den Standards des Semantic Web wie XML, RDF un RuleML. Modellierungsseitig stützt sich das System auf anerkannte medizinische Modelle und Standards (UMLS, HL7, SCORM).