Topic Maps : a bibliometric study

Topic Maps is an international standard (ISO/IEC 13250) to describe and encode knowledge structures and associating them with relevant information resources. This thesis seeks to investigate what has been written about Topic Maps from year 2000 to 2011, as well as finding out the research and publication trend in Topic Maps. This study was based on quantitative methodology, which was bibliometric analysis. The data was collected from Scopus and Web of Knowledge databases. Search keywords used are “topic map”, “topic maps” and “ISO/IEC 13250”. A total of 356 publications (265 conference papers, 91 journal articles) from 2001 to 2011 taken into data analysis. The findings revealed that Topic Maps researchers had a preference to present their findings in conference rather than in journal. The authorship pattern was more towards coauthorship. Most researchers were coauthored locally, as international collaboration was very low. Computer science and library and information science related journals were the favourite publishing venue. Majority of the conferences were computer science and education related. The focus of the topic maps was on data integration and interoperability (2001-2004), information theory (2005 – 2008), knowledge and intelligent based system (2009 – 2011). Also, there were five themes identified, namely content management, repository, ontology, information architecture, retrieval and navigation, and semantic web. The future research areas will possibly be collaborative e-learning system, knowledge visualization system, visualization construction, semantic metadata creation from a relational database, knowledge navigation and retrieval improvement, intelligent topic map, distributed knowledge management based on extended topic maps, knowledge service system, knowledge representation modeling, and multi granularity and multi-level knowledge.Joint Master Degree in Digital Library Learning (DILL

АГЕНТНІ ТЕХНОЛОГІЇ

У монографії розглянуто теоретичні основи та застосування агентних технологій. Висвітлено сучасні підходи до подання й обробки знань, на яких базуються інтелектуальні програмні агенти. Наведено моделі та технології створення програмних агентів і мультиагентних систем, їх застосування для пошуку інформації та підтримки електронного бізнесу.\ud Для науковців і спеціалістів, які займаються дослідженнями та розробками в галузі інтелектуальних інформаційних систем, бізнес-застосунків інформаційної економіки.\u

Métodos computacionais para otimização de desempenho em redes de imagem médica

Over the last few years, the medical imaging has consolidated its position as a major mean of clinical diagnosis. The amount of data generated by the medical imaging practice is increasing tremendously. As a result, repositories are turning into rich databanks of semi-structured data related to patients, ailments, equipment and other stakeholders involved in the medical imaging panorama. The exploration of these repositories for secondary uses of data promises to elevate the quality standards and efficiency of the medical practice. However, supporting these advanced usage scenarios in traditional institutional systems raises many technical challenges that are yet to be overcome. Moreover, the reported poor performance of standard protocols opened doors to the general usage of proprietary solutions, compromising the interoperability necessary for supporting these advanced scenarios. This thesis has researched, developed, and now proposes a series of computer methods and architectures intended to maximize the performance of multi-institutional medical imaging environments. The methods are intended to improve the performance of standard protocols for medical imaging content discovery and retrieval. The main goal is to use them to increase the acceptance of vendor-neutral solutions through the improvement of their performance. Moreover, it intends to promote the adoption of such standard technologies in advanced scenarios that are still a mirage nowadays, such as clinical research or data analytics directly on top of live institutional repositories. Finally, these achievements will facilitate the cooperation between healthcare institutions and researchers, resulting in an increment of healthcare quality and institutional efficiency.As diversas modalidades de imagem médica têm vindo a consolidar a sua posição dominante como meio complementar de diagnóstico. O número de procedimentos realizados e o volume de dados gerados aumentou significativamente nos últimos anos, colocando pressão nas redes e sistemas que permitem o arquivo e distribuição destes estudos. Os repositórios de estudos imagiológicos são fontes de dados ricas contendo dados semiestruturados relacionados com pacientes, patologias, procedimentos e equipamentos. A exploração destes repositórios para fins de investigação e inteligência empresarial, tem potencial para melhorar os padrões de qualidade e eficiência da prática clínica. No entanto, estes cenários avançados são difíceis de acomodar na realidade atual dos sistemas e redes institucionais. O pobre desempenho de alguns protocolos standard usados em ambiente de produção, conduziu ao uso de soluções proprietárias nestes nichos aplicacionais, limitando a interoperabilidade de sistemas e a integração de fontes de dados. Este doutoramento investigou, desenvolveu e propõe um conjunto de métodos computacionais cujo objetivo é maximizar o desempenho das atuais redes de imagem médica em serviços de pesquisa e recuperação de conteúdos, promovendo a sua utilização em ambientes de elevados requisitos aplicacionais. As propostas foram instanciadas sobre uma plataforma de código aberto e espera-se que ajudem a promover o seu uso generalizado como solução vendor-neutral. As metodologias foram ainda instanciadas e validadas em cenários de uso avançado. Finalmente, é expectável que o trabalho desenvolvido possa facilitar a investigação em ambiente hospitalar de produção, promovendo, desta forma, um aumento da qualidade e eficiência dos serviços.Programa Doutoral em Engenharia Informátic

Sistemas interativos e distribuídos para telemedicina

doutoramento Ciências da ComputaçãoDurante as últimas décadas, as organizações de saúde têm vindo a adotar continuadamente as tecnologias de informação para melhorar o funcionamento dos seus serviços. Recentemente, em parte devido à crise financeira, algumas reformas no sector de saúde incentivaram o aparecimento de novas soluções de telemedicina para otimizar a utilização de recursos humanos e de equipamentos. Algumas tecnologias como a computação em nuvem, a computação móvel e os sistemas Web, têm sido importantes para o sucesso destas novas aplicações de telemedicina. As funcionalidades emergentes de computação distribuída facilitam a ligação de comunidades médicas, promovem serviços de telemedicina e a colaboração em tempo real. Também são evidentes algumas vantagens que os dispositivos móveis podem introduzir, tais como facilitar o trabalho remoto a qualquer hora e em qualquer lugar. Por outro lado, muitas funcionalidades que se tornaram comuns nas redes sociais, tais como a partilha de dados, a troca de mensagens, os fóruns de discussão e a videoconferência, têm o potencial para promover a colaboração no sector da saúde. Esta tese teve como objetivo principal investigar soluções computacionais mais ágeis que permitam promover a partilha de dados clínicos e facilitar a criação de fluxos de trabalho colaborativos em radiologia. Através da exploração das atuais tecnologias Web e de computação móvel, concebemos uma solução ubíqua para a visualização de imagens médicas e desenvolvemos um sistema colaborativo para a área de radiologia, baseado na tecnologia da computação em nuvem. Neste percurso, foram investigadas metodologias de mineração de texto, de representação semântica e de recuperação de informação baseada no conteúdo da imagem. Para garantir a privacidade dos pacientes e agilizar o processo de partilha de dados em ambientes colaborativos, propomos ainda uma metodologia que usa aprendizagem automática para anonimizar as imagens médicasDuring the last decades, healthcare organizations have been increasingly relying on information technologies to improve their services. At the same time, the optimization of resources, both professionals and equipment, have promoted the emergence of telemedicine solutions. Some technologies including cloud computing, mobile computing, web systems and distributed computing can be used to facilitate the creation of medical communities, and the promotion of telemedicine services and real-time collaboration. On the other hand, many features that have become commonplace in social networks, such as data sharing, message exchange, discussion forums, and a videoconference, have also the potential to foster collaboration in the health sector. The main objective of this research work was to investigate computational solutions that allow us to promote the sharing of clinical data and to facilitate the creation of collaborative workflows in radiology. By exploring computing and mobile computing technologies, we have designed a solution for medical imaging visualization, and developed a collaborative system for radiology, based on cloud computing technology. To extract more information from data, we investigated several methodologies such as text mining, semantic representation, content-based information retrieval. Finally, to ensure patient privacy and to streamline the data sharing in collaborative environments, we propose a machine learning methodology to anonymize medical images