Temporal Control Structures

Temporal control structures berücksichtigen zeitliche Bedingungen zur Entscheidung über den Kontrollfluss (XOR, LOOP). Ein Konzept für die Integration von temporal control structures wurde bereits erarbeitet und in einem Draft-Paper beschrieben. Aufgabe dieser Master Arbeit ist es, die Zeitberechnung für die temporalen Kontrollstrukturen ausgehend vom im Paper von Pichler, Eder, Ciglic beschriebenen Verfahren proto­typisch zu implementieren und den Ansatz empirisch zu validieren.

Erwartete Ergebnisse:

  • Implementierung (Erweiterung des bestehenden Frameworks)
  • Empirische Validierung

 

Contact: Prof. Dr. Johann Eder

Temporal Workflows mit Start/End Events, non-contingent Activities und upper-bound constraints

Unsere Temporal Workflows betrachten derzeit nur die End-Events von Workflow Aktivitäten, so können z.B. Time Constraints nur zwischen den End-Events von Aktivitäten deklariert werden. Außerdem werden bisher nur “contingent Activities” betrachtet. Ziel der Arbeit ist die Erweiterung des formalen Apparats auf “non-contingent” Activities und auf Start- und End-Events.

Erwartete Ergebnisse:

  • Erweiterung des formalen Apparats/der Algorithmen (zur Berechnung des Timed Graphs)
  • Implementierung (Erweiterung des bestehenden Frameworks)

 

Contact: Prof. Johann Eder

Advanced Temporal Worklow Patterns

Unsere Temporal Workflows unterstützen derzeit nur folgende Kontroll­strukturen: Sequenzen, XOR, und AND.  Ziel der Arbeit ist die Evaluierung und wenn möglich Integration von weiteren Control Flow Patterns in diese temporalen Workflows.

Erwartete Ergebnisse:

  • Evaluierung der Anwendbarkeit von Advanced Patterns (ausgenommen: Multi-Instance Patterns, Loops)
  • Untersuchung der Auswirkung auf die (Dynamic) Controllability und Erweiterung der Definitionen
  • Erweiterung des formalen Apparats/der Algorithmen (zur Berechnung des Timed Graphs)

Implementierung (Erweiterung des bestehenden Frameworks)

Contact: Prof. Johann Eder

 

XML-based Disclosure and Access Filters (Biobanken)

Biobanken sammeln und speichern persönliche und sehr sensitive Daten über ihre Spender. Wir wollen die Spender dabei unterstützen ihre  Gesundheitsdaten in der Form von ELGA-Dokumenten (HL7-CDA, XML-basiert) an eine Biobank zu spenden. Dabei müssen viele rechtliche und ethische Regeln eingehalten werden. Zuallererst muss der Spender eine Einverständniserklärung (=Informed Consent) unterzeichnen, in der deklariert wird welche Daten er für welchen Zweck spenden will. Außerdem muss später sichergestellt werden, dass nur berechtigte Personen Zugriff auf die Daten (bzw. einen Teil der Daten) bekommen.

Ziel der Arbeit ist es eine Architektur zu schaffen, welche einerseits den Spender beim Freigeben und Spenden der XML-Dokumente und anderer­seits den Forscher bei der Suche nach Proben und Daten von Spendern mit gewissen Eigenschaften unterstützen soll.

Erwartete Ergebnisse:

  • Spezifikation von XML-basierten Zugriffs- bzw. Disclosure Filtern für HL7-CDA Dokumente
  • Upload und Filterung von HL7-CDA XML-Dokumenten in ein Repository
  • Personalisierte Suche nach Inhalten in gefilterten Dokumenten im Repository
  • Prototyp für eine Architektur, welche diese Punkte vereint

Kontakt: Prof. Johann Eder, Dr. Horst Pichler

Data Provenance and Quality (Biobanken)

Biobanken lagern Biomaterialien (von Lebewesen entnommene Proben) und stellen diese der Forschung zur Verfügung. Die Verwendbarkeit des Materials für eine bestimmte Studie und den damit verbundenen Untersuchungen wird nicht nur durch die Art des Materials und Taug­lichkeit des Spenders bestimmt, sondern auch durch die Qualität der Probe. Diese Qualität wird stark durch die handelnden Personen und Prozeduren während Gewinnung, Verarbeitung, Transport und Lagerung der Probe beeinflusst. Beispielsweise sind bestimmte labortechnische Methoden nicht mehr anwendbar wenn eine Probe nach der Entnahme nicht innerhalb einer Stunde eingefroren wurde.

Ziel der Arbeit ist es, Forscher dabei zu unterstützen die richtigen Proben innerhalb einer Biobank zu finden, indem sie neben der Material- und Spenderbeschreibung zusätzlich die benötigte Qualität angeben können.

Ausgangssituation/Szenario:

  • Entnahme, Verarbeitung, Transport, Vorbereitung und Lagerung von Proben ist ein definierter Prozess (der Prozess wird von uns vorgegeben, bzw. aus bestehenden Standards abgeleitet)
  • während dieses Prozesses werden Daten erhoben und gespeichert (~Provenance Informationen, Log, …)
  • aus diesen Daten können qualitative Aussagen abgeleitet werden (z.B. eingefroren innerhalb einer gewissen Toleranzspanne, von einem Experten)
  • dies ermöglicht die Suche nach Proben unter Berücksichtigung von definierten Qualitätskriterien

Erwartete Ergebnisse:

  • Entwurf eines Provenance-Modells für den Anwendungsfall (welche Informationen werden zu welchem Prozess-Schritt benötigt/er­zeugt/ge­speichert)
  • Entwurf eines Qualitäts-Modells, zur Beschreibung der Qualität der verfügbaren Informationen
  • Abbildung des Modells in einer Datenbank; Erzeugung von Testdaten
  • Prototyp: Implementierung einer Suchoberfläche mit Filtern; Such­anfrage inkl. Qualitätskriterien erzeugt entsprechende Query, welche passende Proben liefert)

Kontakt: Prof. Johann Eder, Dr. Horst Pichler