Εφαρμογές και τεχνικές εξόρυξης και οπτικοποίησης γνώσης σε βιοϊατρικά δεδομένα

• Main Author: Μερίδου, Δέσποινα
• Other Authors: Τσακαλίδης, Αθανάσιος
• Language: gr
• Published: 2013
• Subjects: Εξόρυξη γνώσης; Οπτικοποίηση δεδομένων; Βιοπληροφορική; Βιολογική βάση δεδομένων; 610.285 57; Data mining; Data visualization; LightSwitch; HELPIDA
• Online Access: http://hdl.handle.net/10889/5973

Η οπτικοποίηση των δεδομένων (data visualization) αποτελεί τη διαδικασία αναπαράστασης αφαιρετικών ή επιστημονικών δεδομένων με τη μορφή εικόνας, η οποία μπορεί να συμβάλει στην καλύτερη και βαθύτερη κατανόηση της σημασίας των δεδομένων και των μεταβλητών ή των μονάδων που συνιστούν τα δεδομένα αυτά. Λόγω των τεράστιων και συνεχώς αυξανόμενων ποσοτήτων και πηγών πληροφορίας, η ανάγκη για οπτικοποίηση είναι μεγάλη. Εφαρμόζοντας διάφορα μέσα οπτικοποίησης, η μελέτη των δεδομένων γίνεται πιο αποδοτική: τα δεδομένα εξετάζονται μαζικά και γρήγορα. Επίσης, η οπτικοποίηση των δεδομένων συμβάλλει στην ουσιαστική κατανόηση ενός ορισμένου προβλήματος και μπορεί να οδηγήσει στην ανακάλυψη νέων εννοιών και λύσεων. Η τεχνική της οπτικοποίησης δεδομένων βρίσκει ιδιαίτερη εφαρμογή στον τομέα της Βιοπληροφορικής. Συγκεκριμένα, η οπτικοποίηση εφαρμόζεται σε δεδομένα αλληλουχιών, γονιδιωμάτων, μακρομοριακών δομών, συστημικής βιολογίας, μαγνητικής τομογραφίας, κλπ. Η πρόσφατη και ολοένα μεγαλύτερη πρόοδος στη διαθεσιμότητα δεδομένων και στις μεθόδους ανάλυσης έχει δημιουργήσει νέες ευκαιρίες για τους ερευνητές, έτσι ώστε αυτοί να είναι σε θέση να βελτιώσουν τις μεθόδους καταγραφής νόσων σε εθνικό ή τοπικό επίπεδο. Η HELPIDA (HELlenic ePIdemiological DAtabase) αποτελεί την πρώτη προσπάθει καταγραφής ενός μεγάλου αριθμού επιδημιολογικών μελετών από τον χώρο της ελλάδας, συνδυασμού αυτών με γεωγραφικές και στατιστικές παραμέτρους και οπτικοποίησης των αποτελεσμάτων με σκοπό την εξόρυξη πολύτιμης πληροφορίας. Σε ό,τι αφορά την πρώτη έκδοσή της, η HELPIDA αναπτύχθηκε με τη χρήστη των γλωσσών προγραμματισμού ASP.NET και Visual C#. Στην εργασία αυτή, παρουσιάζεται η δεύτερη έκδοση της HELPIDA, η οποία σχεδιάστηκε με τη βοήθεια του εργαλείου Microsoft Lightswitch και εμπλουτίστηκε με γραφήματα και οπτικοποιήσεις δεδομένων. Εφαρμόζοντας ορισμένα εργαλεία οπτικοποίησης, στοχεύουμε στον χαρακτηρισμό της HELPIDA ως ένα πολύτιμο εργαλείο στον τομέα της Δημόσιας Υγείας και ελπίζουμε ότι θα χρησιμοποιηθεί από ερευνητές σε ακαδημαϊκό επίπεδο αλλά και σε άλλους τομείς. === Data visualization is the study of the visual representation of data, meaning "information that has been abstracted in some schematic form, including attributes or variables for the units of information". The ability to visualize the implications of data is as old as humanity itself. Yet due to the vast quantities, sources, and sinks of data being pumped around our global economy at an ever increasing rate, the need for superior visualization is great and growing. Data visualization is efficient: vast quantities of data are processed in a simple and quick manner. Furthermore, visualizations can help an analyst or a group achieve more insight into the nature of a problem and discover new understanding. Data Visualization is often applied in the field of Bioinformatics. Specifically, software tools are used for the visualization of sequences, genomes, alignments, phylogenies, macromolecular structures, systems biology, microscopy, and magnetic resonance imaging data. HELPIDA (HELlenic ePIdemiological DAtabase) is the first attempt to register a large number of epidemiological studies from Greece, to combine them with geographical and statistical parameters and to visualize the results in order to mine valuable information. As fas as the first version of the application is concerned, HELPIDA was developed using the programming languages ASP.NET and Visual C#. In this thesis, the second version of HELPIDA, which was designed using the tool Microsoft Lightswitch and was enhanced with charts and data visualizations, is presented. Being enhanced with certain data visualization tools, HELPIDA is aiming at being used as an invaluable tool for Public Health decisions and we hope that it will be exploited by decision makers in academic and political level.