医疗人工智能知识图谱
项目介绍
本项目计划构建一个科研领域知识图谱，提供深度学习在医学影像分析中的应用的相关信息，爬取的信息包括谷歌学术等。然后基于D3可视化工具进行可视化，并提供基础问答功能。
数据
数据爬取
我们采用文献爬取的方式制作医学影像与深度学习的知识图谱。在文献来源方面，我们主要选取三种期刊作为来源，它们分别是IEEE Transactions on Medical Imaging, Medical Image Analysis, 以及Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention。
数据清理
我们选取2014年到2019年的时间跨度作为文献检索区间，采用关键词匹配方式进行爬取。在关键词匹配上，我们通过医学影像相关综述，请教专家手动整理了8种器官，20余种疾病作为疾病前缀，通过 “Deep Learning”, “Automatic”, “Neural Network”, “CNN” “Net” 等深度学习关键词作为模板，在期刊网站上爬取搜索目标的标题，摘要与关键词，制作成数据库作为数据源。最后获取的数据文件为 medicalai.json，每一个实体包括“name”、“link”等信息，总共有85个实体。
可视化
我们使用力引导的图布局算法对知识图谱进行可视化，并用不同的颜色对不同类型的关系进行编码。实践方面，我们使用D3.js进行代码实现。
问答系统
我们通过基于模板的方法提供简单的问答功能。
数据与资源
其他信息
| 域 | 价值 |
|---|---|
| 作者 | 冯浩哲，王智勇，刘一璟，仇礼鸿 |
| 维护者 | 冯浩哲，王智勇，刘一璟，仇礼鸿 |
| 最近更新 | 一月 24, 2020, 15:26 (UTC) |
| 创建的 | 一月 24, 2020, 15:26 (UTC) |