Translational medical research aims at transforming discoveries from basic sciences into diagnostic and therapeutic applications. This process is centered around the integration of heterogeneous biomedical data. Due to the increasing complexity and sensitivity of the data involved, structured domain knowledge and concepts for data privacy are highly relevant. In this thesis, a robust ontology-based approach for integrating primary data, domain knowledge and metadata is proposed. It advocates an incremental methodology that aims at carrying out semantic integration in a demand-oriented manner. A novel federation technique for graph-structured data allows researchers to maintain control over their local datasets. The system is able to access common biomedical data sources and supports various semantic integration and anonymization processes. A comprehensive graphical user interface allows data integrators to administer the data space.     «

Translational medical research aims at transforming discoveries from basic sciences into diagnostic and therapeutic applications. This process is centered around the integration of heterogeneous biomedical data. Due to the increasing complexity and sensitivity of the data involved, structured domain knowledge and concepts for data privacy are highly relevant. In this thesis, a robust ontology-based approach for integrating primary data, domain knowledge and metadata is proposed. It advocates an...     »

Ziel der translationalen medizinischen Forschung ist es, Erkenntnisse aus der Grundlagenforschung in die klinische Forschung und von dort in die Krankenversorgung zu übertragen. Die Integration heterogener biomedizinischer Daten ist dabei eine wesentliche Voraussetzung. Datenschutzkonzepte und strukturiertes Domänenwissen sind von großer Bedeutung. In dieser Arbeit wird ein robuster ontologiebasierter Ansatz vorgeschlagen, der es ermöglicht, Primärdaten, Domänenwissen und Metadaten bedarfsorientiert zu integrieren. Ein neuartiger Ansatz zur virtuellen Integration graphstrukturierter Daten erlaubt es beteiligten Forschern, die volle Kontrolle über ihre Daten zu behalten. Das System unterstützt typische biomedizinische Datenquellen und implementiert eine Vielzahl von semantischen Integrations- und Datenanonymisierungsprozessen. Eine graphische Benutzeroberfläche unterstützt die Administration und semantische Integration des Datenraums.     «

Ziel der translationalen medizinischen Forschung ist es, Erkenntnisse aus der Grundlagenforschung in die klinische Forschung und von dort in die Krankenversorgung zu übertragen. Die Integration heterogener biomedizinischer Daten ist dabei eine wesentliche Voraussetzung. Datenschutzkonzepte und strukturiertes Domänenwissen sind von großer Bedeutung. In dieser Arbeit wird ein robuster ontologiebasierter Ansatz vorgeschlagen, der es ermöglicht, Primärdaten, Domänenwissen und Metadaten bedarfsorient...     »