Abstract-I detta papper undersöker vi prestanda klassificering av proteinkristallisation bilder fångas under proteinkristall tillväxtprocessen. Vi grupperar proteinkristallisation bilder i 3 kategorier: icke-kristaller, sannolikt leder (villkor som kan ge bildning av kristaller) och kristaller. I denna forskning tar vi endast hänsyn till underkategorierna av icke-kristallina och sannolikt leder proteinkristallisationsbilder separat. Vi använder 5 olika klassificeringar för att lösa detta problem och vi tillämpade några data förbehandlingsmetoder såsom huvudkomponentanalys (PCA), min-max (MM) normalisering och z-score (ZS) normaliseringsmetoder på våra datauppsättningar för att utvärdera deras effekter på klassificeringsvärden för icke-kristalliserade och sannolikt leder datauppsättningar. Vi utförde våra experiment på 1606 nonkristallin och 245 sannolikt leder bilder självständigt. Vi hade tillfredsställande resultat för båda datauppsättningarna. Vi nådde 96,8% noggrannhet för icke-kristall dataset och 94,8% noggrannhet för troliga leads dataset. Vårt mål är att undersöka de bästa klassificeringarna med optimal förbehandlingsteknik på både nonkristallina och troliga leads dataset.
I vårt tidigare arbete REF utvärderade vi klassificeringsprestandan med hjälp av 5 olika klassificeringar, och funktionsreduktion med hjälp av huvudkomponentanalys (PCA) och normaliseringsmetoder för icke-kristallina och troliga blyade datauppsättningar.
Evaluation of normalization and PCA on the performance of classifiers for protein crystallization images
{'venue': 'IEEE SOUTHEASTCON 2014', 'journal': 'IEEE SOUTHEASTCON 2014', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}