Effiziente Rasterung und Segmentierung für Microarray-Bilder
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Das Buch stellt einen neuen Ansatz für die effiziente Rasterung und Segmentierung von Microarray-Bildern vor. Die stationäre Wavelet-Transformation wird für die Vorverarbeitung von Microarray-Bildern verwendet, gefolgt von Thresholding-Methoden zur Segmentierung. Die globalen und lokalen Schwellenwerttechniken werden kombiniert, um die Genauigkeit der Segmentierung und das logarithmische Intensitätsverhältnis zu verbessern. Die Microarray-Bilder stammen aus der Standford Microarray-Datenbank. Der vorgeschlagene Ansatz ist ein zuverlässiges Mittel zur Schätzung der Genexpression im Vergl...
Das Buch stellt einen neuen Ansatz für die effiziente Rasterung und Segmentierung von Microarray-Bildern vor. Die stationäre Wavelet-Transformation wird für die Vorverarbeitung von Microarray-Bildern verwendet, gefolgt von Thresholding-Methoden zur Segmentierung. Die globalen und lokalen Schwellenwerttechniken werden kombiniert, um die Genauigkeit der Segmentierung und das logarithmische Intensitätsverhältnis zu verbessern. Die Microarray-Bilder stammen aus der Standford Microarray-Datenbank. Der vorgeschlagene Ansatz ist ein zuverlässiges Mittel zur Schätzung der Genexpression im Vergleich zu bestehenden Methoden.
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