Desengorduramento de Imagem Microarray
Uma nova abordagem para a denoising de imagens de microarranjo
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No total, foram desenvolvidos quatro trabalhos contributivos durante a vigência global do trabalho retomado nesta tese e explicados em quatro capítulos separados, a saber, capítulos 3, 4, 5 e 6, respectivamente. Os quatro trabalhos propostos, apresentados em quatro capítulos detalhados, são Contribuição 1: Denoising de Imagem Microarray baseada em Campos Aleatórios de Markov no domínio espacial.Contribuição 2: Algoritmo Adaptativo de Limiar MinMax para Desnormalização de Imagem Microarray baseado em Métodos de Desnormalização que se baseia na abordagem de Transformações de Co...
No total, foram desenvolvidos quatro trabalhos contributivos durante a vigência global do trabalho retomado nesta tese e explicados em quatro capítulos separados, a saber, capítulos 3, 4, 5 e 6, respectivamente. Os quatro trabalhos propostos, apresentados em quatro capítulos detalhados, são Contribuição 1: Denoising de Imagem Microarray baseada em Campos Aleatórios de Markov no domínio espacial.Contribuição 2: Algoritmo Adaptativo de Limiar MinMax para Desnormalização de Imagem Microarray baseado em Métodos de Desnormalização que se baseia na abordagem de Transformações de Contorno Não-Amostradas.Contribuição 3: Um esquema de identificação do tipo de ruído de imagem para imagens de microarranjo, utilizando aprendizagem profunda.Contribuição 4: Determinação do Tipo de Ruído em Imagens de Microarranjo utilizando Aprendizagem Profunda, com base em Parâmetros Iterativos Gerados num Esquema de Denoising utilizando Markov Random Field.
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