Gridding e Segmentação Eficiente para Imagens de Microarranjo

O livro apresenta uma nova abordagem para a eficiência de gradeamento e segmentação de imagens de microarranjo. A Transformação de Wavelet Estacionária é utilizada para o pré-processamento de imagens de microarranjo seguido por métodos de Thresholding para segmentação. As técnicas de limiar global e local são combinadas para melhorar a precisão da segmentação e a relação de intensidade logarítmica. As imagens de microarranjo são retiradas da base de dados de microarranjos Standford. A abordagem proposta é um meio fiável para estimar a expressão genética do que os métodos existentes.

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