【24h】

Extracting Interactions from Molecular Pathways

机译:从分子途径中提取相互作用

获取原文

摘要

Health and life sciences' research fields make an intensive use of graphical information to represent complex relations between biological entities, called molecular pathways. Interpretation of molecular pathway diagrams requires domain-specific knowledge to remove ambiguity. We propose a fully automatic method that detects entities and extracts their relations from diagrams. It uses image analysis and a domain-specific cognitive model and automatically produces a structured textual version of the content. Results on an annotated dataset show precision of 0.99 and recall of up to 0.85 for the detection of molecular entities and interactions.
机译:健康和生命科学的研究领域大量使用图形信息来表示生物实体之间的复杂关系,称为分子途径。分子路径图的解释需要特定领域的知识才能消除歧义。我们提出了一种全自动方法,该方法可以检测实体并从图中提取它们之间的关系。它使用图像分析和特定领域的认知模型,并自动生成内容的结构化文本版本。带注释的数据集上的结果显示,分子实体和相互作用的检测精度为0.99,召回率高达0.85。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号