この原稿では，私たちはデジタル化された細胞とか組織の画像の定性的でアルゴリズムな分析を含むような組織学とか病理組織学の画像？(imaging)に関する研究中のオントロジカルな視点を提供する．私たちは一貫した組織学のモデルの起源？(derivation)を提案する． たくさんのオントロジーのレベルを通した漸進として用意された組織のサンプルの画像から他のレベルへの起源？ そのレベルは システマティックな方法で関連付けられたエンティティの明確に分けられたクラスによってpopulateされるようなもの．私たちはこの研究を一貫して幅広く受け入れられるオントロジカルリソースのスイートを提供しようとしている貢献であると考える．そのスイートは例えば今構成されているOBO Foundryのようなもの？で，そのスイートを介して私たちの仕事と既存のオントロジーの間のリンクを描くことも可能となる．
2018.03.13
@inproceedings{DBLP:conf/fois/GaltonLRF16,
author = {Antony Galton and
Gabriel Landini and
David A. Randell and
Shereen Fouad},
editor = {Roberta Ferrario and
Werner Kuhn},
title = {Ontological Levels in Histological Imaging},
booktitle = {Formal Ontology in Information Systems - Proceedings of the 9th International
Conference, {FOIS} 2016, Annecy, France, July 6-9, 2016},
series = {Frontiers in Artificial Intelligence and Applications},
volume = {283},
pages = {271--284},
publisher = {{IOS} Press},
year = {2016},
url = {https://doi.org/10.3233/978-1-61499-660-6-271},
doi = {10.3233/978-1-61499-660-6-271},
timestamp = {Thu, 14 Oct 2021 10:17:54 +0200},
biburl = {https://dblp.org/rec/conf/fois/GaltonLRF16.bib},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}