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Nel corso del lavoro di tesi sono stati sviluppati in totale quattro lavori che sono stati illustrati in quattro capitoli distinti, ovvero i capitoli 3, 4, 5 e 6 rispettivamente. I quattro lavori proposti, presentati in quattro capitoli dettagliati, sono: Contributo 1: Denoising di immagini di microarray basato su campi casuali di Markov nel dominio spaziale.Contributo 2: Algoritmo adattativo di soglia MinMax per metodi di de-noising di immagini di microarray basato sull'approccio delle trasformate Contourlet non sottocampionate.Contributo 3: Uno schema di identificazione del tipo di rumore…mehr

Produktbeschreibung
Nel corso del lavoro di tesi sono stati sviluppati in totale quattro lavori che sono stati illustrati in quattro capitoli distinti, ovvero i capitoli 3, 4, 5 e 6 rispettivamente. I quattro lavori proposti, presentati in quattro capitoli dettagliati, sono: Contributo 1: Denoising di immagini di microarray basato su campi casuali di Markov nel dominio spaziale.Contributo 2: Algoritmo adattativo di soglia MinMax per metodi di de-noising di immagini di microarray basato sull'approccio delle trasformate Contourlet non sottocampionate.Contributo 3: Uno schema di identificazione del tipo di rumore per immagini microarray che utilizza il deep learning.Contributo 4: Determinazione del tipo di rumore nelle immagini di microarray mediante apprendimento profondo, basato su parametri iterativi generati in uno schema di de-noising che utilizza un campo casuale di Markov.
Autorenporträt
Priya Nandihal è professore associato presso il dipartimento di Intelligenza artificiale e apprendimento automatico della Global Academy of Technology di Bangalore. Ha 11 anni di esperienza di insegnamento. Ha conseguito il dottorato di ricerca presso la Visvesvaraya Technical University, Belgaum, Karnataka, India. Il suo lavoro di ricerca principale si concentra sull'elaborazione delle immagini e sull'AI/ML.