505

放射線技術分野への応用に向けたオントロジーの分類

原 著

福田晋久1

論文受付 2013 年 12 月 16 日

辻真太朗2, 3

谷川原綾子2, 3

西本尚樹4

1

国立病院機構北海道医療センター放射線科

論文受理 2015 年 4 月 12 日

2

北海道大学病院診療支援部(放射線部)

3

北海道大学大学院保健科学研究院

Code

4

北海道科学大学保健医療学部診療放射線学科

緒

No. 1080

小笠原克彦3

常の業務を行いながら熟練者が初学者に勘所を教えて

言

近年，放射線技術分野の日常業務においてさまざま

いるのが現状である2)．

なモダリティが存在し，ハードウェアや機器の性能の

近年そのような表層的な理解に基づく知識処理に対

向上に伴い手技が複雑化している．また，撮影法や

し対象世界の根源的な概念体系の考察を行い知識の内

ワークフロー，接遇などの経験的な知識も日常業務に

容を整理するオントロジー技術の利用が医療・生物

必要である．経験から獲得された言葉や文章で表すこ

学・情報家電・製造業・プロセスモデリングと多岐に

との難しい視点・熟練・ノウハウは「暗黙知(tacit

わたって研究されている3〜12)．オントロジー技術は

knowledge)」と表現される．暗黙知は体験によって

「specification of a conceptualization｣13) と 定 義 さ れ，

獲得され，言葉にするのは容易ではないため，組織で

構成する概念の洗い出しと関係を整理し概念化の明示

の知識共有・再利用は暗黙知を共有可能な知(形式知)

的な規約を行う．これらを体系化し，ある目的を達成

に変換し，体系的に結びつけ新たな形式知を生み出す

するための「認識」に関する共通の合意を決定したも

1)

プロセスが重要である ．また，組織固有のノウハウ

のがオントロジーであり，オントロジー技術を応用す

や知識は，特定の領域において経験や訓練に基づく

る為には目的を明確にする必要がある14)．放射線技術

「構造化された知識」をもつ熟練者が保持している．

分野においてもオントロジー技術を利用するには，対

技術や技能の伝承は on the job training で行われ，日

象とする放射線技術分野をどのように「眺めたか」，

Classifying Ontology towards an Application for Radiological Technology Akihisa Fukuda,1 Shintaro Tsuji,2, 3 Ayako Yagahara,2, 3 Naoki Nishimoto,4 and Katsuhiko Ogasawara3＊ 1 Department

of Radiology, National Hospital Organization Hokkaido Medical Center of Radiological Technology, Hokkaido University Hospital 3 Graduate School of Health Sciences, Hokkaido University 4 Faculty of Health Sciences, Hokkaido University of Science 2 Department

Received December 16, 2013; Revision accepted April 12, 2015 Code No. 1080

Summary This study aims to grasp the target area of the literature on ontology and to apply it in radiological technology. We used Google scholar to search the literature containing the keyword “ontology”. Our search identified and extracted 162,381 words from 29 manuscripts and used the 8,706 nouns excluding duplicates as individual variable. Using a cluster analysis, we categorized the documents to one of the following five classifications: (1) “Systematization of vocabulary by text mining”, (2) “Hierarchy of language information”, (3) “Conceptualization of situation”, (4) “Standardization of lexical information”, and (5) “Visualization of the concepts related to the problem”. We propose that the terminologies in (2), (4), and (5) cluster can be used in radiological technology field. Key words: ontology, morphological analysis, hierarchical cluster analysis, text mining, radiological technology *Proceeding author

Vol. 71 No. 6 Jun 2015

506 Document 1 Document 2 Document 3 Document 4 Document 5 䈈 Document 24 Document 25 Document 26 Document 27 Document 28 Document 29 Application Apriori archivingand

0 0 0

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1 0 0

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ྍど 㠀ᖖ 㣕㌍ ᚤ⣽

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Fig. 1

Example of “word-document matrix”.

放射線技術分野には「何が存在しているのか」を捉え

度を個体の変量としてユークリッド距離を求めた．ク

てモデルを構築しなければならない．そのため，ほか

ラスタ間の類似度の評価はウォード法19)を用いた．

の分野やこれまでのオントロジーに関する研究から対

個体の変量に用いた名詞の頻度について，素性に単

象としているモデルが目指している目的を明らかに

語のみを用いる “bag-of-words” と呼ばれるモデルを用

し，どのようにオントロジー技術の利用を実現するの

いた20)．“bag-of-words” 素性空間上では文を構成する

か把握する必要がある．

単語が同じ場合，語順に関係なく同じ文とみなされ

今回，研究全体のゴールは放射線技術分野へのオン

る．しかし，記事の内容に基づく文書分類であれば用

トロジー技術の利用可能性を検討することとし，本研

いられる単語そのものが内容の手がかりとなり，語順

究では放射線技術分野にオントロジー技術を利用する

は大きな問題にならない21)．そのため，本稿では名詞

際に必要なコンセプトについて文献調査を行い，傾向

の頻度を個体の変量に用いクラスタ分析を行った．

を把握することを目的とした． 2．結 1．方

法

果

形 態 素 解 析 を 行 っ た 結 果，対 象 文 献 29 件 か ら

平成 20 年 11 月から平成 22 年 10 月までを対象期間

162,381 語が抽出された．名詞に限定し，得られた名

と し，Google scholar を 用 い，検 索 語「オ ン ト ロ

詞の総数である，延べ語数は 60,506 語であった．ま

ジー」にて検索された閲覧可能な日本語文献 29 件(題

た，重複する名詞を省いた，異なり語数は 8,706 語で

名を含み，謝辞・参考文献を除く)を分析対象とした．

あった．

解析は，形態素解析システム「茶筅 version 2.3.3」 15)

[辞書 IPADICVer2.7.0]

クラスタ分析を行った結果，Fig. 2 に示すデンドロ

を使用した．形態素解析と

グラムが得られた．クラスタ数は分析者が任意に設定

は，対象言語の文法的な知識や品詞などの情報付きの

することができる．ここでは大規模なクラスタ生成や

単語辞書を情報源として用い自然言語で書かれた文

過分割による内容の細断化を避け再現性をもたせるた

を，意味をもつ最小単位の形態素に分割する手法であ

め，各クラスタの構成個体数が全個体の半数に満たな

16)

る ．形態素解析によって抽出された単語のうち名詞

いよう，ユークリッド距離が最も変化する点を用いク

を対象とし，文書を行に名詞を列にとりそれぞれの出

ラスタ数を決定した22, 23)．分類したクラスタの名称は

現頻度をもとに単語-文書行列(Fig. 1)を作成した17)．

デンドログラムの左端から第 1〜第 5 クラスタとし，

次に，作成した単語-文書行列を用いクラスタ分析 18)

を行った ．クラスタ分析の方法には大別して階層的 18)

五つのクラスタを生成した． なお，デンドログラムの図中に示す番号は各対象の

手法と非階層的手法 があるが，本稿ではクラスタ数

文献番号に対応しており，番号と文献の内訳を Table

をあらかじめ決定せず対象の階層的構造およびその結

1 に示す．各クラスタの個体数は第 1 クラスタ(個体

果としてのデンドログラム(樹形図)が得られる階層的

数 2 個：6.90%)，第 2 クラスタ(個体数 5 個：17.24

手法18)を適用し分析した．また，クラスタ間の類似度

%)，第 3 クラスタ(個体数 2 個：6.90%)，第 4 クラス

は一つの対象文献を 1 個体とし，抽出された名詞の頻

タ(個体数 9 個：31.03%)，第 5 クラスタ(個体数 11

日本放射線技術学会雑誌

507

Cluster Dendrogram Cluster 2 Cluster 3

Cluster 4

Cluster 5

Euclidean Distance

Cluster 1

Number Numberof ofDocuments Document Fig. 2

Hierarchical cluster analysis.

個：37.93%)となり，各個体の変量である名詞の出現

詞および文献名からクラスタ名は「言語情報の階層

頻度および各文献内で正規化された出現頻度の一部

化」とした．

を，Table 2 に示す．

(3) 第 3 クラスタ 出現頻度の高い名詞は，状態，行動，利用，操作，

3．考

察

3-1 各クラスタの特徴 本研究では，“bag-of-words” モデルを用いた名詞の 頻度による単語-文書行列を作成し，単語そのものを

データであり，最も出現頻度の高い名詞は「状態」で あった．第 3 クラスタは，行動や状態の概念化を対象 としており，出現頻度の高い名詞および文献名からク ラスタ名は「状態の概念化」とした．

手がかりとした記事の内容に基づく文書分類について

(4) 第 4 クラスタ

クラスタ分析を行った．

出現頻度の高い名詞は，症例，特徴，情報，意味，

以下にそれ ぞれ の クラ スタ に お け る 特徴 を考察 する．

レポートであり，最も出現頻度の高い名詞は「情報」 であった．第 4 クラスタは，レポートや論文などのテ

(1) 第 1 クラスタ

キストから語彙の標準化を行い，情報(特徴)を抽出す

出現頻度の高い名詞は，文学，クラスタ，テキス

ることを対象としており，出現頻度の高い名詞および

ト，ノード，ネットワークであり，最も出現頻度の高

文献名からクラスタ名は「語彙情報の標準化」とした．

い名詞は「ノード」であった． 第 1 クラスタは語彙をノードとし，文献がどのよう

(5) 第 5 クラスタ 出現頻度の高い名詞は，概念，問題，医療，関係，

なネットワークを構成しているかを対象としており，

知識であり，最も出現頻度の高い名詞は「問題」で

出現頻度の高い名詞および文献名からクラスタ名は

あった．第 5 クラスタは，概念や問題解決に向けた知

「テキストマイニングによる語彙の体系化」とした．

識の可視化を対象としており，出現頻度の高い名詞お

(2) 第 2 クラスタ

よび文献名からクラスタ名は「問題に関連する概念の

出現頻度の高い名詞は，言語，シソーラス，情報，

可視化」とした．

カテゴリ，階層であり，最も出現頻度の高い名詞は 「情報」であった．第 2 クラスタは，言語を対象とし た情報の階層化を対象としており，出現頻度の高い名

Vol. 71 No. 6 Jun 2015

3-2 放射線技術分野への利用 これまで放射線技術分野におけるオントロジー構築

508

Table 1 Breakdown of each cluster The number Cluster of literature Document ( %) 6.9 14 Lexical Formation and the Historical Shifts within the Works of Haruki Murakami 1 Identified using Quantitative Analysis (計量分析による村上春樹文学の語彙構成と歴史的変遷) 20 Clustering graph representation for documents based onScale-free network theory (大規模文書集合データベースを対象とするスケールフリーネットワーク 理論に基づくグラフマイニング) 17.2 3 A Domain Ontology Development Environment with Wikipedia Ontology 2 (Wikipedia オントロジーに基づくドメインオントロジー構築支援環境の実 現と評価) 24 Proposal of Extraction Technique of Geographic Information and Time Information form Wikipedia (Wikipedia を対象とした地理情報と時間情報の抽出手法の提案) 2 Crosslingual Information Access using Wikipedia: Analysis and Application of Interlanguage-links of Wikipedias (Wikipedia を用いた多言語情報アクセスに関する研究:言語間リンクの分析 と応用) 1 Building up a General Ontology from Japanese Wikipedia (日本語 Wikipedia からの汎用オントロジーの構築と評価) 23 Development of general-purpose thesaurus search library (汎用シソーラス探索ライブラリの開発) 3

4

5

6.9

31.0

37.9

8 Action Support with Users’ Concepts in Ubiquitous Environment Database (ユビキタス環境 DB における利用者の概念を利用した行動支援手法) 21 Evaluation of the Practical Utility by Operational Experiment of Concept Sharing Environment with a Large Quantity of RFID Data (大量の RFID データを扱う概念共有環境 CONSENT の運用による実用性の 評価) 18 Constructing Authority Control File Using Topic Map (トピックマップを用いた人名典拠情報の構築) 15 Detailed classification of verb argument structure based on the inclusion relation of meaning (意味の包含関係に基づく動詞項構造の細分類) 17 Experience Mining:Extraction and Classification of Personal Experiences from the Web Text (経験マイニング：Web テキストからの個人の経験の抽出と分類) 29 Keyword Extraction Methods for Bibliographic Information of Ancient Documents (古典籍書誌情報におけるキーワード抽出手法) 13 Development of the Method for the Similarity Detection of Descriptions in Radiology Reports Using Structuring Technology (構造化技術を用いた読影レポートの類似記載を特定する手法の開発) 5 Analysis technology of the vehicle or persons metadata (車両・人物向けメタデータ解析技術とその応用) 27 Development of Image Diagnosis Support System based on Case Ontology (症例オントロジーを応用した画像診断支援システムの開発) 9 Transmission of Information for Research of Folklore (民俗学研究のための情報発信) 16 Interannual Change of Bioinformatics Analysis Techniques by Workflow Extraction from Biological Papers (論文からの解析手順知識の網羅的抽出から分かる解析技術の経年的変化 の分析) 22 Development of a Conceptual Map Creation Tool for Overlooking Ontologies (オントロジー俯瞰のための概念マップ生成ツールの開発) 26 Nanodevice Research Papers Clustering based on Automatic Paper Annotation (ナノ知識探索プロジェクト実験記録からの知識発見) 4 Systematization of Problem Solving Strategy in High School Mathematics for Improving Metacognitive Ability (メタ認知能力の向上を指向した高校数学における問題解決方略の体系化) 19 Medical Practice Ontology for Supporting Construction of Clinical Pathways (医療クリニカルパス作成の基礎となる医療行為オントロジーの検討) 7 Patients’Mind Cultivation Ontology As A Basis for Medical Care Communication (医療コミュニケーションを支える涵養オントロジー) 12 Ontology Engineering and Human Concepts (概念研究からみたオントロジー工学) 10 Causal Knowledge Extraction from Scientific Papers by Engineering Ontology (人工物のオントロジー構築と学術論文からの因果関係抽出への応用) 11 Experimental module binding for integration story generation system (統合物語生成システムのための試験的モジュール結合) 6 Standardization of disease names and development of an advanced clinical ontology (病名用語の標準化と臨床医学オントロジーの開発) 25 Implementing a Prototyping System of Story Lines Generation in Story (物語内容におけるストーリーライン生成機構の試作の実装) 28 A Fundamental Consideration toward Development of Medical Ontology (臨床医療オントロジーの構築に関する基礎的な考察)

Journal of Japan Society of Information and Knowledge Vol. 20 No, 2 2010 Future University-Hakodate,2008 The 22nd Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2008 DEIM Forum, 2009 B2-2 The Japanese Society for Artificial Intelligence, SIG-SWO-A803-15 The 22nd Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2008 Grant-in-Aid for Young Scientists (B) DBSJ Journal Vol. 7, No. 1, 2008 DBSJ Journal Vol. 8, No. 1, 2009

Journal of Japan Society of Information and Knowledge Vol. 19 No, 2 2009 Grant-in-Aid for Scientific Research (B) The 14th Proceedings of Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing, 2008 Journal of Japan Society of Information and Knowledge Vol. 18 No, 2 2008 Jpn J Radiol Technol Vol. 66, No. 9, 2010 NEC Technical Journal Vol. 63, No, 3, 2010 The 29th Joint Conference on Medical Informatics 2009 Report on the Results of “Systematization of Nonwritten Cultural Materials for the Study of Human Societies” Kanagawa University 21st Century COE Program Journal of Japan Society of Information and Knowledge Vol. 19, No, 2 2009 The 22nd Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2008 The 24th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2010 Kochi University of Technology 2008 The 22nd Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2008 The 24th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2010 Cognitive Studies Vol. 17, No. 1, 2010 Journal of Japan Society of Information and Knowledge Vol. 20, No, 2 2010 The 24th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2010 Journal of Information Processing and Management Vol. 52, No, 12, 2010 The 22nd Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2008 The 22nd Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2008

日本放射線技術学会雑誌

509

Table 2 High-Appearance frequency noun of each cluster (Top 5) Document 1

( %)

Document 2

( %)

Document 3

( %)

Document 4

( %)

Document 5

( %)

Document 6

( %)

Category Definition Property Relationship Template

4.21 3.57 3.50 3.28 3.07

Information Extraction Article Time Geotag

6.20 5.04 4.35 3.48 2.61

Language Category Wikipedia Link Research

5.56 4.37 3.45 2.83 1.90

Concept 10.29 Relationship 3.71 Ontology 3.11 Extraction 2.81 Roll 2.45

Information Topic Map Relationship Authority

4.55 3.70 2.61 2.36 1.85

Experiment Knowledge Record Device Information

4.85 2.86 2.07 1.99 1.75

Document 7

( %)

Document 8

( %)

Document 9

( %)

Document 10

( %)

Document 11

( %)

Document 12

( %)

Problem Strategy Resolution Cognition Student

5.09 3.22 2.95 1.50 1.45

State Use Operation Conceptual Object

3.57 2.77 2.73 1.41 1.41

Meaning Verb Structure Description Change

3.61 3.61 3.39 3.17 2.95

Medical Task Purpose Path Position

4.97 2.96 2.88 2.48 2.32

Patient Cultivation Service Act Medical

4.30 3.11 2.69 2.63 2.39

Ontology Category Concept Cognition Upper level

2.70 1.25 1.09 1.05 1.01

Document 13

( %)

Document 14

( %)

Document 15

( %)

Document 16

( %)

Document 17

( %)

Document 18

( %)

Information Situation Experience Sex Use

2.69 2.55 2.41 1.77 1.63

Work Literature Cluster Text Meaning

1.41 1.28 1.21 1.14 1.08

Search Keyword Year Character Name

3.16 2.83 2.50 2.08 2.08

Report Similarity Phrase Description Described

3.71 3.18 2.82 2.40 2.34

Feature Image Person Recognition Technology

2.35 1.81 1.67 1.62 1.52

Case Vocabulary System Image Diagnosis

4.53 3.56 3.24 3.24 2.59

Document 19

( %)

Document 20

( %)

Document 21

( %)

Document 22

( %)

Document 23

( %)

Document 24

( %)

Relationship Extraction Ontology Causality Expert

3.68 3.34 2.68 2.51 1.84

Node Network Hub Construction Structure

5.64 3.69 3.47 2.39 2.28

Action Use Data Space Acquisition

2.70 Story 2.21 System 2.16 Generation 1.98 Mechanism 1.62 Representation

4.71 3.17 2.87 2.14 1.77

Hierarchy Category Class Character Column

2.69 2.58 2.58 2.23 2.23

Thesaurus Library Use Node Language

3.00 2.00 1.77 1.69 1.69

Document 25

( %)

Document 26

( %)

Document 27

( %)

Document 28

( %)

Document 29

( %)

Disease name Description Disease Practice State

2.46 1.92 1.52 1.52 1.48

Story Concept Change State Event

3.16 3.01 2.79 2.42 2.28

Information Material Use Character Research

2.62 1.33 1.30 1.08 1.06

Knowledge Medical Structure Concept Body

3.79 3.32 2.61 2.13 2.13

Analysis Work Flow Data Extraction

6.65 3.63 3.52 2.32 2.32

に関する研究はほとんど報告されていなく，個々のプ

現場において意思を効率よく伝えることができ必須な

ロセスを明示化することによる知識共有が促進するこ

ものとなっている27)．しかし，職種・経験値・専門と

とを目的とするタスクに関するオントロジー構築の研

するモダリティなどの相違によって共通の認識をもつ

24, 25)

究が行われているのみである

ことが難しく，用語を単なる語の当てはめではなく概

．

放射線技術分野は，画像診断・核医学検査・放射線

念を情報の単位として編集した専門用語集のような支

治療・放射線の安全管理の四つの分野に大別され，そ

援が必要である28)．そこで，用語を見出しではなく概

の中で各モダリティに細分化されている．また，各分

念として扱うオントロジー技術を専門用語集に利用す

野やモダリティに固有のものや共通のものなど非常に

ることで，特定の状況下での意味を多軸的に検索する

多くの専門用語が用いられている．専門用語はその語

ことができ，状況に応じた用語の意味や，その用語か

26)

を説明する “概念” を含む用語と定義され ，各モダ

ら特定の意味をもつ用語の参照も可能になる．そのた

リティや機器メーカ間でさまざまな用語が用いられて

め，複雑な臨床医学知識を特定の視点で体系化，構造

いる．概念は用語が指示する対象を明らかにするた

化して見せることができる29)．

め，例えばどのように検査を行うか(意思決定)，どの

また，専門用語は専門分野の学術の発展とともに変

ような検査か(共通概念・意味)といった内容を用い

化し，各分野で多くの専門家の多大な労力と時間を必

る．そのため専門用語を理解するためには，放射線技

要としており概念として捉えることが難しい30)．日本

術分野全体を俯瞰して眺める必要があり，日常の医療

放射線技術学会においても用語集の作成を行っている

Vol. 71 No. 6 Jun 2015

510

が，放射線技術学用語集・補遺編(2003 年 2 月)30) か

とし，さまざまな分野を横断的に検索するため，検索

ら更新がされておらず，概念の体系化・整理としての

エンジンに Google scholar を用いたことにある．対象

専門用語集について，見直し作業が必要である．そこ

とした文献の研究分野は多岐にわたるため，今回の，

で，本研究で示したクラスタについて専門用語集作成

名詞の頻度を変量とした文献のクラスタ分析で明らか

という視点で捉えた場合，出現頻度の高い名詞に「言

になったもの以外にもさまざまなものが考えられる．

語」が含まれる第 2 クラスタの適用が考えられる．

そのため，本研究の手法によるオントロジー利用のコ

放射線領域においても，北米放射線学会が規定化を

ンセプトの推定がどこまで可能であるかは今後の課題

進めている放射線科領域に特化した用語集である

である．また，今回，日本語の文献のみを対象として

31)

「RadLex｣

が知られている．RadLex はさまざまな

用語を使用している放射線科医に対し，診断レポート

いるため，今回の分類が英語で記述されている文献に 適用可能か把握する必要がある．

作成支援を目的に語彙情報の階層化を行っている．し

また記事の内容に基づく文書分類によって得られた

かし，多くのモダリティや職種が関係する放射線技術

クラスタについて，各クラスタに対し頻出単語を用い

分野では，言葉や文章で表すことの難しい視点・熟

ラベルづけを行った．本研究では文献全文を対象とし

練・ノウハウである撮影法やワークフロー，接遇など

ており個々の単語がカテゴリを特徴づけるのに十分な

の経験的な知識も日常業務に必要であり，状況や職種

情報をあたえると考え，“bag-of-words” モデルにより

によって異なった背景で用いられることを考慮する機

対象とする文献を分野ごとに分類を行った．しかし要

能が期待される．

約など，書き手の意図や特徴的な言い回しが文の識別

RadLex では統一された語の提供を行うが， 「CT」

の手がかりとなると考えられる文献を対象に分類を行

の よ う な モ ダ リ テ ィ は「Tomography using x-ray

う際は，単語の並び，係り受け関係，特徴的言語と

transmission and a computer algorithm to reconstruct

いったテキストの部分構造を考慮する必要がある．

the image.」のように定義がされている．しかし，わ れわれ放射線技術分野において機器の一般的な定義に

4．結

加えて各メーカの名称や特徴など各モダリティの担当 者や経験者が知り得る情報も重要である．また専門用

語

今回の研究で以下の点が明らかになった．  検索語「オントロジー」にて，Google

scholar にて

語は，使用される分野が異なる場合，用語に対して新

検索された文献について，“bag-of-words” モデルを

たに意味付けが行われ21)，複数の職種とコミュニケー

用いた名詞の頻度による単語-文書行列を作成し，

ションをはかり検査を遂行するためには，意図するも

単語そのものを手がかりとした記事の内容に基づく

のに統一した見解が必要である．例えば「造影剤」と

文書分類を行った．

いう用語について，「MRI 造影剤」 ・ 「CT 造影剤」・

 クラスタ分析の結果，出現頻度の高い名詞より，対

「陰性造影剤」 ・ 「陽性造影剤」など使用される状況に

象とする領域の特徴は第 1 クラスタ： 「テキストマ

より内容が変化し，認識の不一致が生じる可能性があ

イニングによる語彙の体系化」 ，第 2 クラスタ： 「言

る．体験によって獲得される暗黙知は，伝達すること

語情報の階層化」，第 3 クラスタ： 「状態の概念化」 ，

のできる客観的な知「形式知」に変換されることで継

第 4 クラスタ： 「語彙情報の標準化」 ，第 5 クラス

承される．そのため，専門用語集作成には言語情報の

タ： 「問題に関連する概念の可視化」となった．

階層化だけではなく，職種・担当モダリティの相違に

 放射線技術分野へのオントロジーの応用の一つに，

よる認識の相違も考慮し暗黙知を明確なコンセプトに

第 2 および第 4・5 クラスタについて放射線技術分

表すプロセスとして，語彙の概念および表記を標準化

野の専門用語集としての利用が考えられた．

するオントロジー技術の利用が考えられる．本研究に て分類した五つのクラスタから考えた場合，放射線技

謝

辞

術分野におけるオントロジー技術利用の一つとして第

本稿を終えるにあたり，技術指導，貴重な助言をい

2 クラスタ(言語)および第 4・第 5 クラスタ(語彙の標

ただいた北海道大学大学院保健科学院社会医療情報学

準化・概念の可視化)の特徴を用いた専門用語集とし

研究室の皆様に深く感謝いたします．

ての利用が考えられる． なお，本論文の要旨の一部は，第 67 回日本放射線

3-3 本研究の手法の限界 本研究の限界点は，今回，文献の全文を解析の対象

技術学会総会学術大会(2011 年，Web 開催)にて発表 した．

日本放射線技術学会雑誌

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問合先 〒 060-0812 札幌市北区北 12 条西 5 丁目 北海道大学大学院保健科学研究院 小笠原克彦

Vol. 71 No. 6 Jun 2015

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