Microarray teknik spelar en viktig roll för att dra användbara biologiska slutsatser genom att analysera tusentals genuttryck samtidigt. Speciellt, bildanalys är ett viktigt steg i microarray analys och dess noggrannhet beror starkt på segmentering. De banbrytande verken av klusterbaserad segmentering har visat att k-means klusteralgoritm och rörliga k-means klusteralgoritm är två vanliga metoder i mikroarray bildbehandling. Men de möter oftast otillfredsställande resultat eftersom den verkliga microarray bilden innehåller buller, artefakter och fläckar som varierar i storlek, form och kontrast. För att förbättra segmenteringsnoggrannheten presenterar vi i den här artikeln en kombinationsbaserad segmenteringsmetod som kan vara mer tillförlitlig och kunna segmentera fläckar automatiskt. Först börjar denna nya metod med en mycket enkel men effektiv kontrastförbättring operation för att förbättra bildens kvalitet. Därefter, en automatisk gridning baserad på den maximala mellanklass varians tillämpas för att separera fläckarna i oberoende områden. Därefter, bland varje plats region, rör sig k-medel kluster först för att separera platsen från bakgrunden och sedan k-medel kluster algoritmer kombineras för de fläckar som misslyckas med att få hela gränsen. Slutligen används ett förfining steg för att ersätta den falska segmenteringen och de oskiljaktiga de saknade fläckarna. Dessutom utförs kvantitativa jämförelser mellan den förbättrade metoden och de andra fyra segmenteringsalgoritmerna för upptäckt, tröskelmärkning, k-means klustring och rörlig k-means klustring på cDNA-mikroarray-avbildningar från sex olika datauppsättningar. Experiment på sex olika datamängder, 1) Stanford Microarray Database (SMD), 2) Gene Expression Omnibus (GEO), 3) Baylor College of Medicine (BCM), 4) Swiss Institute of Bioinformatics (SIB), 5) Joe DeRisisis individuella tiff filer (Derisi), och 6) University of California, San Francisco (UCSF), indikerar att den förbättrade metoden är mer robust och känslig för svaga fläckar. Ännu viktigare, det kan få högre segmenteringsnoggrannhet i närvaro av buller, artefakter och svagt uttryckta fläckar jämfört med de andra fyra metoderna.
Slutligen, att ersätta sin falska segmentering och de oskiljaktiga av saknade fläckar görs med hjälp av förfining steg har använts REF.
A Combinational Clustering Based Method for cDNA Microarray Image Segmentation
{'venue': 'PloS one', 'journal': 'PloS one', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}