EHR(Electronic Health Records)과 OIS(Oncology Information Systems)를 활용하면 대규모 의료 데이터를 직접 제공하기 때문에 암 치료에 대한 가설을 세울 수 있는 잠재력이 크다. 임상 상세도가 높은 상당수의 환자를 모으기 위해서는 다원적 연구가 필요하다. 여러 치료 센터와 관련된 고품질 빅데이터 연구를 만드는데 있어 어려운 점은 데이터 소스 간의 의미적 상호운용성의 결여다. 이 문제를 해결하기 위해 개발한 온톨로지를 제시한다.

제 1편 : MATLAB 기본편
1. MATLAB 기본사용편 003
1.1 MATLAB 시작하기 003
명령창(command Window)에서의 입력 005
도움말(Help)의 이용 007
1.2 입력 오류의 수정 008
계산의 중지 009
MATLAB 종료하기 009
1.3 연산과 변수의 할당 009
연산자 우선순위 011
내장함수 012
1.4 데이터의 표현 013
1.5 변수의 처리 015
변수 이름 015
clear 명령어 016
특수변수와 정수 017
whos 명령어 017
1.6 벡터와 행렬 018
벡터 018
행렬 023
스크린 출력과 억제 024
1.7 랜덤(Random)수와 복소수 025
랜덤 수 025
복소수 027
1.8 기호를 이용한 연산 028
기호식에서의 치환 029
1.9 코드 파일 030
스크립트 코드 파일 030
코멘트의 추가 032
함수 코드 파일 033
사용자 정의함수 036
1.10 간단한 그래프의 생성 037
ezplot을 이용한 그래프 037
plot을 이용한 그래프 039
3차원 그래프 042
1.11 MATLAB과 엑셀(Excel)의 접속 043
엑셀 데이터 불러오기 043
데이터 가져오기 옵션 046
스크립트 생성 옵션 049
함수 생성 옵션 049
생성된 데이터를 엑셀파일로 저장하기 050

제 2편 : 연구논문
Labeling for Big Data in radiation oncology: The Radiation Oncology Structures ontology

1. Introduction 52
2. Ontologies of anatomical structures 53
3. Methods 54
4. Results 55
5. Use case from HEGP 55
6. Discussion 56
7. Conclusion 59
8. References 60