Desnaturalización de imágenes de microarrays
Un nuevo enfoque para la eliminación de ruido de las imágenes de microarrays
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En total se han desarrollado cuatro trabajos contributivos durante la duración total del trabajo realizado en esta tesis y se han explicado en cuatro capítulos separados, a saber, los capítulos 3, 4, 5 y 6 respectivamente. Los cuatro trabajos propuestos que se presentan como cuatro capítulos detallados son: Contribución 1: Denoising de imágenes de microarrays basado en campos aleatorios de Markov en el dominio espacial.Contribución 2: Algoritmo adaptativo de umbral mínimo-máximo para métodos de eliminación de ruido de imágenes de microarrays basado en el enfoque de las transformada...
En total se han desarrollado cuatro trabajos contributivos durante la duración total del trabajo realizado en esta tesis y se han explicado en cuatro capítulos separados, a saber, los capítulos 3, 4, 5 y 6 respectivamente. Los cuatro trabajos propuestos que se presentan como cuatro capítulos detallados son: Contribución 1: Denoising de imágenes de microarrays basado en campos aleatorios de Markov en el dominio espacial.Contribución 2: Algoritmo adaptativo de umbral mínimo-máximo para métodos de eliminación de ruido de imágenes de microarrays basado en el enfoque de las transformadas Contourlet no submuestreadas.Contribución 3: Un esquema de identificación del tipo de ruido de la imagen para las imágenes de microarrays utilizando el aprendizaje profundo.Contribución 4: Determinación del tipo de ruido en imágenes de microarrays utilizando el aprendizaje profundo, basado en parámetros iterativos generados en un esquema de desnoising utilizando el campo aleatorio de Markov.
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