Abstract-Vi föreslår ett klassificeringsramverk kombinerat med en flerskalig bildbehandlingsmetod för att känna igen proteinkristaller i höggenomströmningsbilder. De viktigaste tre punkterna i bearbetningsmetoden är flera population genetisk algoritm för region av intresse detektion, multi-skala Laplacian pyramid filter och histogram analys tekniker för att hitta en effektiv funktion vektor. Med hjälp av mänskliga (expert kristallografer) klassificerade bilder som marksanning, gav de aktuella experimentella resultaten 88% verkligt positiva och 99% sanna negativa värden, vilket resulterade i en genomsnittlig sann prestanda på ~93.5% validerad på en bilddatabas som innehöll över 79.000 bilder.
Med hjälp av genetiska algoritmer och neurala nätverk REF, en noggrannhet på 93,5% genomsnittlig sann prestanda (88% sant positivt och 99% sant negativa tal) uppnås för binär klassificering.
Leveraging genetic algorithm and neural network in automated protein crystal recognition
{'venue': '2008 30th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society', 'journal': '2008 30th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}