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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
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