采用最小误差阈值分割算法的基因芯片图像分析

• 作者: 刘富 尹宁 张玉
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 基因芯片图像 图像分析 最小误差阈值分割 聚类分析
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 28-32
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2352字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.201207015

摘要

为了能够较好地处理芯片图像,尽可能准确地提取出描述基因样点的数据信息,采用了最小误差阈值的分割算法.该方法在假设目标和背景的分布服从混合正态分布的前提下,设定了最小误差分类目标函数,通过求得使目标函数值最小的最佳分割阈值,实现基因样点和背景图像的分割.针对分割出来的基因样点图像提取特征数据,最后对这些数据进行聚类分析,进而对实验样点进行分类.在实验中应用该方法分析了2组基因芯片图像,基因样点的分类效果较好,验证了该基因芯片分析方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘富	吉林大学通信工程学院	57	240	9.0	13.0
2	张玉	吉林大学通信工程学院	7	6	2.0	2.0
3	尹宁	吉林大学通信工程学院	1	2	1.0	1.0