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dc.contributor.author
Zanitti, Gaston E.  
dc.contributor.author
Soto, Yamil Osvaldo Omar  
dc.contributor.author
Iovene, Valentin  
dc.contributor.author
Martinez, Maria Vanina  
dc.contributor.author
Rodriguez, Ricardo Oscar  
dc.contributor.author
Simari, Gerardo  
dc.contributor.author
Wassermann, Demian  
dc.date.available
2023-10-03T12:50:45Z  
dc.date.issued
2023-04  
dc.identifier.citation
Zanitti, Gaston E.; Soto, Yamil Osvaldo Omar; Iovene, Valentin; Martinez, Maria Vanina; Rodriguez, Ricardo Oscar; et al.; Scalable Query Answering Under Uncertainty to Neuroscientific Ontological Knowledge: The NeuroLang Approach; Humana Press; Neuroinformatics; 21; 2; 4-2023; 407-425  
dc.identifier.issn
1539-2791  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/213901  
dc.description.abstract
Researchers in neuroscience have a growing number of datasets available to study the brain, which is made possible by recent technological advances. Given the extent to which the brain has been studied, there is also available ontological knowledge encoding the current state of the art regarding its different areas, activation patterns, keywords associated with studies, etc. Furthermore, there is inherent uncertainty associated with brain scans arising from the mapping between voxels—3D pixels—and actual points in different individual brains. Unfortunately, there is currently no unifying framework for accessing such collections of rich heterogeneous data under uncertainty, making it necessary for researchers to rely on ad hoc tools. In particular, one major weakness of current tools that attempt to address this task is that only very limited propositional query languages have been developed. In this paper we present NeuroLang, a probabilistic language based on first-order logic with existential rules, probabilistic uncertainty, ontologies integration under the open world assumption, and built-in mechanisms to guarantee tractable query answering over very large datasets. NeuroLang’s primary objective is to provide a unified framework to seamlessly integrate heterogeneous data, such as ontologies, and map fine-grained cognitive domains to brain regions through a set of formal criteria, promoting shareable and highly reproducible research. After presenting the language and its general query answering architecture, we discuss real-world use cases showing how NeuroLang can be applied to practical scenarios.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
eng  
dc.publisher
Humana Press  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
DATALOG  
dc.subject
META-ANALYSIS  
dc.subject
NEUROIMAGING  
dc.subject
OPEN-WORLD ASSUMPTION  
dc.subject
PROBABILISTIC PROGRAMMING  
dc.subject
QUERY ANSWERING  
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación  
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información  
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS  
dc.title
Scalable Query Answering Under Uncertainty to Neuroscientific Ontological Knowledge: The NeuroLang Approach  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2023-10-03T10:21:57Z  
dc.journal.volume
21  
dc.journal.number
2  
dc.journal.pagination
407-425  
dc.journal.pais
Estados Unidos  
dc.description.fil
Fil: Zanitti, Gaston E.. No especifíca;  
dc.description.fil
Fil: Soto, Yamil Osvaldo Omar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Iovene, Valentin. No especifíca;  
dc.description.fil
Fil: Martinez, Maria Vanina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Rodriguez, Ricardo Oscar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Simari, Gerardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Wassermann, Demian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina  
dc.journal.title
Neuroinformatics  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://link.springer.com/article/10.1007/s12021-022-09612-4  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1007/s12021-022-09612-4