OntoVIP: An ontology for the annotation of object models used for medical image simulation.

Bernard Gibaud 1, * Germain Forestier 2 Hugues Benoit-Cattin 3 Frédéric Cervenansky 4 Patrick Clarysse 5 Denis Friboulet 3 Alban Gaignard 6 Patrick Hugonnard 7 Carole Lartizien 3 Hervé Liebgott 8 Johan Montagnat 6 Joachim Tabary 7 Tristan Glatard 3
* Auteur correspondant
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CREATIS - Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'Image pour la Santé
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CREATIS - Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'Image pour la Santé
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8 Imagerie Ultrasonore
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Abstract : This paper describes the creation of a comprehensive conceptualization of object models used in medical image simulation, suitable for major imaging modalities and simulators. The goal is to create an application ontology that can be used to annotate the models in a repository integrated in the Virtual Imaging Platform (VIP), to facilitate their sharing and reuse. Annotations make the anatomical, physiological and pathophysiological content of the object models explicit. In such an interdisciplinary context we chose to rely on a common integration framework provided by a foundational ontology, that facilitates the consistent integration of the various modules extracted from several existing ontologies, i.e. FMA, PATO, MPATH, RadLex and ChEBI. Emphasis is put on methodology for achieving this extraction and integration. The most salient aspects of the ontology are presented, especially the organization in model layers, as well as its use to browse and query the model repository.
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Journal of Biomedical Informatics, Elsevier, 2014, 52, pp.279-92. 〈10.1016/j.jbi.2014.07.008〉
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Contributeur : Lotfi Senhadji <>
Soumis le : mardi 9 septembre 2014 - 16:41:43
Dernière modification le : vendredi 22 juin 2018 - 16:46:01
Document(s) archivé(s) le : mercredi 10 décembre 2014 - 14:10:15

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Bernard Gibaud, Germain Forestier, Hugues Benoit-Cattin, Frédéric Cervenansky, Patrick Clarysse, et al.. OntoVIP: An ontology for the annotation of object models used for medical image simulation.. Journal of Biomedical Informatics, Elsevier, 2014, 52, pp.279-92. 〈10.1016/j.jbi.2014.07.008〉. 〈inserm-01062371〉

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