asp.net c# pdf to image : Create pdf fillable form Library SDK API .net wpf winforms sharepoint RoddaPeter4-part1901

Text Mining: Automatic Retrieval, Annotation and Visualisation of Clinical Trials Text using Ontology
2010 
41 
MySQL Database
Server
Workstation
The Box
Ontogrator
Pubget
ClinicalTrials.gov
PubMed
Terminizer
NCBO Annotator
Server
Hits
Ontology Parser
Ontology 
Store
Query
Text Cleaner
PDF to Text 
Converter
Sentence 
Splitter
Client Tier
Application Tier
Application Tier
Database Tier
Configuration
Workstation
Figure 12: Ontogrator and The Box implementation 
Additional Requirements 
Certain  additional  requirements  became  apparent  from  interviews  with  AstraZeneca. 
These requirements originated with  some  use of  the original Ontogrator  and also  their 
“wish-list”  from  gaps  in  their  current  solutions. As  a result  some  slight  changes  to  the 
original  database  tables  were  required,  in  order  to  surface  and  visualise  the  data  on-
Create pdf fillable form - C# PDF Form Data fill-in Library: auto fill-in PDF form data in C#.net, ASP.NET, MVC, WinForms, WPF
Online C# Tutorial to Automatically Fill in Field Data to PDF
c# fill out pdf form; create a fillable pdf form in word
Create pdf fillable form - VB.NET PDF Form Data fill-in library: auto fill-in PDF form data in vb.net, ASP.NET, MVC, WinForms, WPF
VB.NET PDF Form Data fill-in library: auto fill-in PDF form data in vb.net, ASP.NET, MVC, WinForms, WPF
convert pdf file to fillable form online; change font size pdf fillable form
Text Mining: Automatic Retrieval, Annotation and Visualisation of Clinical Trials Text using Ontology
2010 
42 
demand from the client tier, i.e. Ontogrator, as well as modifications to the Ontogrator 
user interface itself. 
Identify links between different sources 
o
Investigate whether  associated  alternative ID’s are  available  in the meta-
data  or free text of  a document,  in effect  centralising the document and 
providing links to different sources that hold related information regarding 
that document. 
Identify and visualise the reasons why a document has been annotated 
o
The keywords that have been matched against a term, the context of those 
keywords  within  the  document,  as  well  as  information  regarding  the 
ontology and its place in the hierarchy. 
The ability to select and filter through more than one term in the same ontology 
o
For instance, “Phase II” and “Double-blind” may exist in the same ontology; 
it is imperative that one is allowed to filter documents that hit against both 
of these terms, i.e. “give me all Phase II, double-blind trials”. 
Make use of synonyms in an ontology 
o
Some ontology specify multiple synonyms for terms, e.g. a search for trials 
involving  “paracetamol”  should  also  return  trials  involving 
“acetaminophen”, if the ontology makes it possible to do so. 
A means should be available to display all documents from all sources 
o
Where it is not necessary to filter via data source, documents from all data 
sources should be displayed cumulatively 
VB.NET Create PDF from PowerPoint Library to convert pptx, ppt to
Convert multiple pages PowerPoint to fillable and editable PDF documents. Easy to create searchable and scanned PDF files from PowerPoint.
create a fillable pdf form from a word document; create a pdf form to fill out
VB.NET Create PDF from Word Library to convert docx, doc to PDF in
Edit Bookmark. Metadata: Edit, Delete Metadata. Form Process. Create PDF files from both DOC and DOCX formats. Convert multiple pages Word to fillable and editable
pdf fill form; convert pdf into fillable form
Text Mining: Automatic Retrieval, Annotation and Visualisation of Clinical Trials Text using Ontology
2010 
43 
Text searching ontology terms should be displayed as part of the hierarchy to give 
full context 
o
When searching an ontology with synonyms or otherwise, once a resulting 
term is selected, the entire hierarchy should be displayed to allow the user 
to  derive  a  context,  e.g.  the  term  “ventricle”  may  refer  to  the  brain  or 
heart – the context is required for a full understanding. 
Database 
The  database  is redesigned to be  more  normalised, more  generic in  its  terms, and  less 
complex in  its design.  Non-generic identifiers of tables are changed  to  more  descriptive 
and generic identifiers. However, because the client tier directly addresses specific table 
identifiers and columns, within the database logic a layer of views was developed to sit on 
top of the underlying tables and columns, essentially hiding them from and allowing for 
less mandatory changes in  the client tier. For instance all  of the 
xxx_hit 
tables, which 
contain  details  of  a  match  against  ontology  and  are  each  identical  to  the  other,  are 
merged  into  one  table  named 
Hits
 Previously,  there  is  one 
xxx_hit
table  for  each 
ontology, multiplied  by  the  number  of  available  data sources. To properly  allow one to 
retrieve  a  “hit”  for  a  given  ontology  and  data  source,  the  new 
Hits
table  must  then 
contain additional columns describing the ontology and data source associated with each 
individual “hit”. Several views can then be placed on top of the 
Hits
table in order to hide 
this change from the client tier whilst retaining the integrity of the database structure. In 
order to make identifiers more generic, the names attributed to these views indicate the 
identifier, from left to right incrementally, of the “Pane” and “Tab” in which the ontology 
or data source appears in the client tier. For example, as ontology sit in “panes” and data 
VB.NET Create PDF from Excel Library to convert xlsx, xls to PDF
Link: Edit URL. Bookmark: Edit Bookmark. Metadata: Edit, Delete Metadata. Form Process. Create fillable and editable PDF documents from Excel in Visual
convert word form to fillable pdf form; auto fill pdf form fields
C# Create PDF from Excel Library to convert xlsx, xls to PDF in C#
Create fillable and editable PDF documents from Excel in both .NET WinForms and ASP.NET. Create searchable and scanned PDF files from Excel.
convert word form to fillable pdf; pdf create fillable form
Text Mining: Automatic Retrieval, Annotation and Visualisation of Clinical Trials Text using Ontology
2010 
44 
sources reside in  “tabs”, pane  “1”  may  logically identify the left-most pane and tab  “1” 
the left-most tab. So, instead of identifying ontologies by their name, a generic positional 
index is attributed. Figure 13 describes the resulting database and table structure. 
Ontology
Annotations of Document 
against Ontology
Document Entries 
and meta-data
Dynamic Data 
Source Query 
Configuration
OntologyRelations
I2 Pane
ID
I2 Lft
I2 Rght
I2 Depth
DocumentEntries
Tab
I2 id
url
Links
Title
Authors
OntologySubsetQueue
PK ID
Pane
OntologyID
I1
Processed
Hits
I2,I4
Tab
I2,I5,I4 Pane
I2,I5,I4
ID
I2,I5
Name
I4,I3
OntologyID
Keywords
FullSentence
DirectHit
OntologySynonyms
Pane
ID
Synonym
TextMinerSearches
PK ID
ProcessType
SearchString
StartAt
EndAt
Active
OntologyEntries
PK,I2,I1 Pane
PK
ID
I1
AltID
I2
Label
Definition
ParentCount
ChildCount
OntologyEntriesSubset
PK,I2,I1 Pane
PK
ID
I1
AltID
I2
Label
Definition
ParentCount
ChildCount
Figure 13: New Ontogrator database and table structure 
C# Create PDF from PowerPoint Library to convert pptx, ppt to PDF
Convert multiple pages PowerPoint to fillable and editable PDF documents. Easy to create searchable and scanned PDF files from PowerPoint.
convert word doc to fillable pdf form; convert pdf to fillable form online
C# Create PDF from Word Library to convert docx, doc to PDF in C#.
Convert multiple pages Word to fillable and editable PDF Convert both DOC and DOCX formats to PDF files. Easy to create searchable and scanned PDF files from
create a fillable pdf form; create a fillable pdf form online
Text Mining: Automatic Retrieval, Annotation and Visualisation of Clinical Trials Text using Ontology
2010 
45 
The 
DocumentEntries
table replaces the 
xxx_entry
tables and the 
Hits
table replaces 
the 
xxx_hit
tables. As all the documents are assumed to be clinical trials, the same meta-
data  will  be  displayed  for  each,  and  so  the 
Links
Title
and 
Authors
columns  were 
added  to  the 
DocumentEntries
table  in  order  to  accommodate  this  data.  The 
Links
column was envisaged to hold any link to the document from another data source, such 
as  a  link  to  a  ClinicalTrials.gov  trial  in  PubMed,  or  vice  versa.  In  order  to  retain  the 
functionality of having different meta-data for each “tab” or data source, the Ontogrator 
was altered to enable the display of any given column for any data source, with any given 
title,  e.g.  display  the  values  of  column 
Authors
with  the  title 
Officials 
for  the  data 
source ClinicalTrials.gov, or even hide the column completely from view. 
The 
TextMinerSearches
table  allows  the  user  or  administrator  to  input  searches  (the 
column 
SearchString
) for The Box to start processing against any specified data source, 
as indicated by the column 
ProcessType
. The 
StartAt
and 
EndAt
columns instruct The 
Box to start and finish mining at explicit positions in the search results of the data source, 
and 
Active
having a value of 
1
instructs The Box to start the search immediately (which 
will set 
Active
immediately to zero on beginning the query). 
The  Ontology group  of tables hold the full ontology as well as a subset of the ontology. 
The  subset  contains  only  those  ontology  entries  that  have  resulted  in  a  hit  against  a 
document. It is this 
OntologyEntriesSubset
table, the structure of which is identical to 
the 
OntologyEntries
table, which controls what is displayed in the Ontogrator; it would 
be unnecessarily time-consuming as well as counter-intuitive to list ontology terms that 
do not have any hits against them. The 
OntologySubsetQueue
table is meant to assist in 
the  maintenance  of  the 
OntologyEntriesSubset
table  by  indicating  which  ontologies 
C# Create PDF Library SDK to convert PDF from other file formats
Create fillable PDF document with fields. Load PDF from existing documents and image in SQL server. Load PDF from stream programmatically.
convert fillable pdf to html form; best pdf form filler
VB.NET Create PDF from OpenOffice to convert odt, odp files to PDF
Create PDF document from OpenOffice Text Document with embedded Export PDF document from OpenOffice Presentation. ODT, ODS, ODP forms into fillable PDF formats.
change font size in pdf fillable form; create fillable form from pdf
Text Mining: Automatic Retrieval, Annotation and Visualisation of Clinical Trials Text using Ontology
2010 
46 
(and subsequently, relations) require population into the 
OntologyEntriesSubset
table. 
A frequently and automatically executed stored procedure will lift these entries from the 
queue and populate the subset as required. The 
OntologySynonyms
table lists all and any 
synonyms for each entry in 
OntologyEntries
. The 
OntologyRelations
table describes 
the  hierarchy  of  the  ontology  or  relationships  between  ontology  entries,  in  order  to 
quickly retrieve all relations of a specific entry, e.g. its parents, grandparents and so on all 
the way to the root, or its children, grandchildren and so on all the way to the last leaf. 
The  limitations  of  the  current  method  were  discussed  earlier,  and  so  an  alternative 
method is used, and that is the “nested set” method. This method employs the indexing 
of  the  positions  of  each  node  in  the  tree  using 
left
and 
right
values,  as  well  as  the 
depth
of the node. Each index is assigned by naturally and recursively navigating through 
the ontology hierarchy, incrementing the index with each assignment. The 
left
value is 
assigned  the  index  value  on  entering  the  node,  and  the 
right
value  is  assigned  upon 
leaving  the  node to  pass  up  to  the  parent  or  sideways to  a sibling.  The 
depth
value is 
incremented with  each recursive step into a recursive call, and decremented with every 
step upwards out of a recursive call. Figure 14 describes the results of this process for a 
very small subset of an ontology describing the context of carbon monoxide. 
C# Create PDF from OpenOffice to convert odt, odp files to PDF in
Create PDF document from OpenOffice Presentation in both .NET WinForms and ASP.NET NET control to change ODT, ODS, ODP forms to fillable PDF formats in Visual
convert an existing form into a fillable pdf; convert fillable pdf to html form
VB.NET Create PDF Library SDK to convert PDF from other file
Create fillable PDF document with fields in Visual Basic .NET application. Load PDF from existing documents and image in SQL server.
add fillable fields to pdf; .net fill pdf form
Text Mining: Automatic Retrieval, Annotation and Visualisation of Clinical Trials Text using Ontology
2010 
47 
Chemical 
Ingredients
Inorganic Chemicals
Carbon Compounds, 
Inorganic
Carbon Monoxide
Gases
Carbon Monoxide
Electrolytes
Oxygen Compounds
Oxides
Carbon Monoxide
Ions
Anions
Oxides
Carbon Monoxide
1
2
28
27
11
16
17
10
7
26
18
25
15
12
24
23
20
19
21
22
4
5
8
9
13
14
1
3
6
2
3
4
5
6
7
Figure 14: Demonstration of a nested set concept 
The  yellow box  values  are  the 
depth
and the  black  boxes  contain the 
left
and 
right
values respectively. This method allows all parents or children nodes to be retrieved in a 
single call to the database. For instance, referencing the figure, retrieving all nodes with a 
left  value  between  17 and 26  will return all nodes beneath  “Electrolytes”,  regardless of 
Text Mining: Automatic Retrieval, Annotation and Visualisation of Clinical Trials Text using Ontology
2010 
48 
their position. Referencing the figure again, one might retrieve all nodes where the 
left
value  19  is  between  their  own 
left
and 
right
values;  this  would  return  all  parents, 
grandparents, and so on, of “Anions”.  
As  can  also  be  seen  from  the  Figure  14,  the  ontology  entry  “Carbon  Monoxide”  has 
multiple parents, and therefore more than one position in the hierarchy, so while “Carbon 
Monoxide” will only exist as an ontology entry once in the table 
OntologyEntries
, there 
will be several entries cross referencing this entry in 
OntologyRelations
detailing each 
position in the hierarchy. 
By  completely  redesigning  the  database  tier  in  this  way,  the  client  tier  will  now  be 
dysfunctional.  In  order  to  achieve  a  minimal  effort  of  development  in  the  limited time 
available,  whilst  still  allowing  the  Ontogrator-specific  application  tier  (the  process 
responsible for serving data to the client tier) to behave appropriately as before, a layer 
of database views can be placed on top of the table structures to create the illusion of the 
table  structures  being  the  same  as before. A  database  view  is essentially a  stored  SQL 
query that functions as a virtual table, and so is queried exactly as if it were a table. This 
collection of views act as an interface enabling the Ontogrator-specific application tier to 
be effectively “plugged into” the database tier. These views are described in Figures 15-
20. 
Text Mining: Automatic Retrieval, Annotation and Visualisation of Clinical Trials Text using Ontology
2010 
49 
Figure 15 illustrates how the client tier receives data from the application tier regarding 
document entries. The views split out and form the data for specific data sources (“tabs”) 
in the structure that the client tier is expecting. 
Document Entries 
and meta-data
Views expressing documents from a specific Data Source
TAB03_entry
Tab
id
url
Links
Title
Authors
TAB02_entry
Tab
id
url
Links
Title
Authors
TAB01_entry
Tab
id
url
Links
Title
Authors
ALLTAB_entry
Tab
id
url
Links
Title
Authors
DocumentEntries
Tab
I2 id
url
Links
Title
Authors
Figure 15: Views expressing document entries 
The  next  figure,  Figure  16,  illustrates  how  the  client  tier  receives  data  from  the 
application tier regarding ontology term matches or “hits” against documents. The views 
split out and form the data for the specific ontology (“panes”) and data sources (“tabs”) in 
the structure that the client tier is expecting. 
Text Mining: Automatic Retrieval, Annotation and Visualisation of Clinical Trials Text using Ontology
2010 
50 
Annotations of Document 
against Ontology
Views expressing document “hits” on specific Ontology vs Data Source
TAB01_PANE03_hit
id
name
Keywords
FullSentence
DirectHit
TAB02_PANE04_hit
id
name
Keywords
FullSentence
DirectHit
ALLTAB_PANE01_hit
id
name
Keywords
FullSentence
DirectHit
TAB01_PANE04_hit
id
name
Keywords
FullSentence
DirectHit
ALLTAB_PANE02_hit
id
name
Keywords
FullSentence
DirectHit
TAB03_PANE01_hit
id
name
Keywords
FullSentence
DirectHit
ALLTAB_PANE03_hit
id
name
Keywords
FullSentence
DirectHit
TAB02_PANE01_hit
id
name
Keywords
FullSentence
DirectHit
TAB03_PANE02_hit
id
name
Keywords
FullSentence
DirectHit
ALLTAB_PANE04_hit
id
name
Keywords
FullSentence
DirectHit
TAB02_PANE02_hit
id
name
Keywords
FullSentence
DirectHit
TAB01_PANE01_hit
id
name
Keywords
FullSentence
DirectHit
TAB03_PANE03_hit
id
name
Keywords
FullSentence
DirectHit
TAB03_PANE04_hit
id
name
Keywords
FullSentence
DirectHit
TAB02_PANE03_hit
id
name
Keywords
FullSentence
DirectHit
TAB01_PANE02_hit
id
name
Keywords
FullSentence
DirectHit
Hits
I2,I4
Tab
I2,I5,I4
Pane
I2,I5,I4
ID
I2,I5
Name
I4,I3
OntologyID
Keywords
FullSentence
DirectHit
Figure 16: Views expressing document "hits" 
Documents you may be interested
Documents you may be interested