Microarray-Bild-Entrauschung
Ein neuartiger Ansatz zur Entrauschung von Microarray-Bildern
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Während der gesamten Laufzeit dieser Arbeit wurden insgesamt vier Beiträge entwickelt, die in vier separaten Kapiteln, nämlich in Kapitel 3, 4, 5 und 6, erläutert werden. Die vier vorgeschlagenen Arbeiten, die in vier ausführlichen Kapiteln vorgestellt werden, sind: Beitrag 1: Microarray Image Denoising Based on Markov Random Fields in the spatial domain.Beitrag 2: Adaptiver MinMax-Schwellenwert-Algorithmus für Microarray-Bild-Entrauschungsmethoden, der auf dem Ansatz der nicht unterabgetasteten Contourlet-Transformationen basiert.Beitrag 3: Ein Schema zur Identifizierung des Rauschtyps ...
Während der gesamten Laufzeit dieser Arbeit wurden insgesamt vier Beiträge entwickelt, die in vier separaten Kapiteln, nämlich in Kapitel 3, 4, 5 und 6, erläutert werden. Die vier vorgeschlagenen Arbeiten, die in vier ausführlichen Kapiteln vorgestellt werden, sind: Beitrag 1: Microarray Image Denoising Based on Markov Random Fields in the spatial domain.Beitrag 2: Adaptiver MinMax-Schwellenwert-Algorithmus für Microarray-Bild-Entrauschungsmethoden, der auf dem Ansatz der nicht unterabgetasteten Contourlet-Transformationen basiert.Beitrag 3: Ein Schema zur Identifizierung des Rauschtyps für Microarray-Bilder unter Verwendung von Deep Learning.Beitrag 4: Bestimmung des Rauschtyps in Microarray-Bildern mit Deep Learning, basierend auf iterativen Parametern, die in einem Entrauschungsschema mit Markov Random Field erzeugt werden.
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