医疗知识图谱硕士论文：医疗知识图谱的构建与应用

本文目录一览：

• 1、医学类科研课题
• 2、neo4j知识图谱可视化实操
• 3、艾登科技总经理程岚:专注技术突破,保障医疗信息在流动过程中的准确表...
• 4、介绍查阅中文文献的数据库有哪些?
• 5、论文笔记(一):TransE论文详解及代码复现
• 6、知识图谱相关论文

医学类科研课题

1、适合医学大学生的科研课题包括疾病发病机制与流行病学研究、新型药物研发及临床应用、医疗器械创新设计、新型检测技术研究与应用、以及医疗信息化系统开发。 疾病发病机制与流行病学研究：学生可选择研究某种特定疾病，深入探究其病因、发病机制以及在人群中的流行情况，旨在寻找有效的预防和治疗方法。

2、适合医学生科研的课题广泛涉及基础医学领域，包括人体解剖学、组织学与胚胎学、生物化学、神经生物学、生理学、医学微生物学、医学免疫学、病理学、药理学等。

3、医学科研课题研究一般流程如下：（1）课题申报 接到（找到）课题申报通知；课题选题，拟定课题题目；设计课题方案，并在网上填写或提交课题标书（申报书/申请书)；单位初审，统一报送；专家审核，量化打分；课题组织方拟定立项名单，并予以公示。

4、医院科研课题是指医院或医学研究机构为解决医学领域中的实际问题或探索新的医学知识而设立的研究项目。这些课题通常涉及到疾病的预防、诊断、治疗、康复等方面，旨在提高医疗服务质量和患者健康水平。医院科研课题的设立通常基于医学领域的热点问题和临床需求。

5、适合医学大学生科研的课题有疾病的发病机制和流行病学研究、 新型药物的研发和临床应用、医疗器械的设计、新型检测技术的研究和应用、医疗信息化系统的设计和应用。 疾病的发病机制和流行病学研究。医学生可以选择某种常见疾病，通过研究其病因、发病机制和流行情况等，探索该疾病的防治策略和治疗方法。

6、医学科研课题中，无论是药物临床试验还是非药物的前瞻性临床研究，都是通过伦理委员会的批准后才能进行的。这些研究通常涉及正常人或病人的参与。在药物临床试验中，有严格的GCP（良好临床实践）规范，要求出现不良事件（ADE）时，必须由研究者和合同研究组织（CRO）报告。这一流程在研究方案中被明确规定。

neo4j知识图谱可视化实操

1、启动Neo4j，修改初始密码，进入应用。学习基础操作，如创建节点、关系。深入实践，导入CSV数据，制作个人图谱。CSV文件格式整理，按实体和关系分类。数据文件放置指定路径，修改路径时需考虑版本差异。清除原有数据，导入CSV文件，展示前300个节点。添加其他类型节点，展示部分关系。

2、为了处理数据，首先创建了一个Python脚本来解析JSON文件并提取在Neo4j中进行分析所需的字段。然后，使用pandas数据框来处理数据，并根据在Neo4j中构建的图形模型创建节点和关系相关的数据。接下来，编写Cypher查询来在Neo4j中创建和探索图形模型。在Python中处理数据后，接下来的任务是在Neo4j中创建图形模型。

3、参考官方用户指南实现全图可视化。使用NeoVis进行可视化升级，通过获取查询结果、转换格式并调整绘图参数实现。Python连接Neo4j图数据库：安装py2neo库，使用pip进行安装。在Python中通过Graph、Node、Relationship类连接Neo4j，连接地址为http：//localhost：7474，用户名和密码与浏览器相同。

艾登科技总经理程岚:专注技术突破,保障医疗信息在流动过程中的准确表...

程岚认为病案管理在“十四五”期间面临着发展与挑战，需要共同转变意识，内化动力，借助工具提升效率。艾登科技将持续专注于技术突破，保障医疗信息流动过程中的准确表达，以及医院运营管理中的数据决策应用。

艾登科技总经理程岚在“2021年北京医学会病案管理学术会议”上，以“医疗信息流动过程中准确表达的技术保障方案”为主题，进行了演讲与分享。此次会议由北京医学会主办，北京同仁医院协办，艾登科技提供技术支持，采用线下专家演讲+线上直播的方式成功举办。

介绍查阅中文文献的数据库有哪些?

查阅中文文献的数据库主要包括以下几个：中国知网 描述：最为人们熟知的中文文献数据库，涵盖各个学科领域，包括社会科学、自然科学、医学、文学等。提供学术期刊文章、博士/硕士论文、会议论文、报纸、年鉴等多种类型的文献。特点：提供引文分析、知识图谱等高级功能，帮助研究者深入挖掘和分析文献。

查阅中文文献的数据库有很多，其中一些被广泛使用的包括：中国知网（CNKI）、万方数据库、维普资讯、读秀学术搜索等。 中国知网（CNKI）描述：中国知网，也简称为CNKI，可能是最为人们熟知的中文文献数据库。它涵盖了各个学科领域，包括社会科学、自然科学、医学、文学等。

CNKI（中国知网）：是中国最大的学术文献数据库之一，涵盖了各类学术领域的期刊论文、会议论文、学位论文等。用户可以通过关键词检索，查找到所需文章的摘要和全文。 WanFang Data（万方数据）：也是一个重要的中文文献数据库，提供了大量的学术文献、科技成果、会议论文等。

中国知网 万方数据库 维普资讯中文期刊数据库 以下是对这些数据库的 中国知网：概况：中国知网是国内最大的学术文献数据库之一，收录了众多中文学术期刊、会议论文、博士论文等。内容特点：涵盖了人文、社会科学、自然科学等多个领域，提供了方便的检索工具和导航功能。

中国知网（CNKI）：作为国内最大的学术文献数据库之一，中国知网（CNKI）涵盖了各类学术资源，如期刊、博士论文等，其在学术界的影响力广泛。 万方数据：万方数据在医学、科研领域有着重要地位，提供大量的文献资源及学术资料。

常用的中文文献检索数据库有：CNKI中国知网、万方数据库、全国图书馆参考咨询联盟、维普资讯网等。以下是对这些数据库的 CNKI中国知网是目前国内最权威的学术文献检索数据库之一，收录的资源涵盖各个学科领域，包括期刊杂志、博士论文、硕士论文、会议论文等。

论文笔记(一):TransE论文详解及代码复现

通过在FB15k数据集上进行100个epoch的训练，使用dimension = 50，margin = 0，norm = L1的参数设置，模型在2小时内完成训练，最终总损失在一次epoch中稳定在14000左右。附上TransE实现代码，供参考和学习。

RELE模型的创新之处在于其独特的设计，它首先通过Label Embedding学习关系的内在表示，这个过程借鉴了TransE算法，同时通过注意力机制来精炼选择最相关的实例，进一步优化了关系抽取的效果。这部分工作是Label Embedding首次在关系抽取任务中的应用，展示了其强大的适应性和影响力。

课程论文题目（黑体，小二号字，加粗）研究生：×××（仿宋体，三号字，加粗）提交日期： 年 月 日 研究生签名：学 号 学 院 课程编号 课程名称 学位类别 任课教师 教师评语：成绩评定： 分 任课教师签名： 年 月 日说 明课程论文要有题目、作者姓名、摘要、关键词、正文及参考文献。

知识图谱相关论文

知识图谱相关论文主要聚焦于四大核心领域：知识表示学习：该领域的论文探讨了如何用数学模型和算法将实体与关系进行有效编码，以便于计算机理解和操作。重点论文：《基于深度学习的知识图谱表示》等，展示了如何利用神经网络优化实体和关系的表示。

GAIA系统通过文本知识抽取、视觉知识抽取和跨媒体知识融合模块，构建了多模态知识图谱。文本知识抽取模块从多模态文档中提取实体、关系和事件，而视觉知识抽取模块则通过目标检测生成检测框，识别实体并链接到背景知识图谱。跨媒体知识融合模块利用视觉定位方法，将文本实体与图像实体进行匹配。

本文介绍的是由中国科学院胡黔楠团队于2023年发表在Bioinformatics的一篇关于罕见疾病知识图谱的研究论文《RDBridge： a knowledge graph of rare diseases based on large-scale text mining》。团队使用文本挖掘和知识图谱构建了一种罕见疾病数据获取框架，并创建了迄今为止最全面的罕见疾病知识图谱。

知识图谱中的属性研究主要涉及背景介绍、属性抽取、属性质量控制、属性应用以及未来展望等方面。 背景介绍： 知识图谱是一种结构化数据表示形式，用于建模复杂关系和领域知识。 知识图谱包含关系条目和属性条目，属性条目表达单个实体的局部特征。

方法一：基于概率案例推理的开放世界知识图谱补全 该方法采用案例驱动的策略，分为检索、修订和重用三个步骤。首先，通过检索相似实体，分析现有数据中的推理路径，然后将这些路径应用到问题实体上，以推导正确答案。通过计算路径在上下文子集中的频率和精确率，为候选推理路径赋予权重，以适应稀疏实体环境。

其次，提出了一种深度学习模型，能够利用注意力机制从知识图谱中提取相关先验知识，减少对特定训练数据的依赖。模型结合了LSTM单元、Bi-LSTM序列标注任务和基于卷积的相似性矩阵，将文本中的实体和关系分别加权平均，得到最终候选关系分数，实验结果表明该方法在多个数据集上取得了显著性能提升。