BIM: an open ontology for the annotation of biomedical images.
Notice bibliographique
Résumé
Biomedical images published within the scientific literature play a central role in reporting and facilitating life science discoveries. Existing ontologies and vocabularies describing biomedical imag-‐ es, particularly sequence images, do not provide sufficient seman-‐ tic representation for image annotations generated automatically and/or semi-‐automatically. We present an open ontology for the annotation of biomedical images (BIM) scripted in OWL/RDF. The BIM ontology provides semantic vocabularies to describe the manually curated image annotations as well as annotations gener-‐ ated by online bioinformatics services using content extracted from images by the Semantic Enrichment of Biomedical Images (SEBI) system. The BIM ontology is represented in three parts; (i) image vocabularies -‐ which holds vocabularies for the annotation of an image and/or region of interests (ROI) inside an image, as well as vocabularies to represent the pre and post processing states of an image, (ii) text entities -‐ covers annotations from the text that are associated with an image (e.g. image captions) and provides semantic representation for NLP algorithm outputs, (iii) a provenance model -‐ that contributes towards the maintenance of annotation versioning. To illustrate the BIM ontology’s utility, we provide three annotation cases generated by BIM in conjunction with the SEBI image annotation engine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».