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Das Buch stellt einen neuen Ansatz für die effiziente Rasterung und Segmentierung von Microarray-Bildern vor. Die stationäre Wavelet-Transformation wird für die Vorverarbeitung von Microarray-Bildern verwendet, gefolgt von Thresholding-Methoden zur Segmentierung. Die globalen und lokalen Schwellenwerttechniken werden kombiniert, um die Genauigkeit der Segmentierung und das logarithmische Intensitätsverhältnis zu verbessern. Die Microarray-Bilder stammen aus der Standford Microarray-Datenbank. Der vorgeschlagene Ansatz ist ein zuverlässiges Mittel zur Schätzung der Genexpression im Vergleich zu bestehenden Methoden.…mehr

Produktbeschreibung
Das Buch stellt einen neuen Ansatz für die effiziente Rasterung und Segmentierung von Microarray-Bildern vor. Die stationäre Wavelet-Transformation wird für die Vorverarbeitung von Microarray-Bildern verwendet, gefolgt von Thresholding-Methoden zur Segmentierung. Die globalen und lokalen Schwellenwerttechniken werden kombiniert, um die Genauigkeit der Segmentierung und das logarithmische Intensitätsverhältnis zu verbessern. Die Microarray-Bilder stammen aus der Standford Microarray-Datenbank. Der vorgeschlagene Ansatz ist ein zuverlässiges Mittel zur Schätzung der Genexpression im Vergleich zu bestehenden Methoden.
Autorenporträt
Assistenzprofessor (Stufe III), Abteilung ECE, Bannari Amman Institute of Technology, Sathyamangalam.