基于EED濾波和Snake模型的基因芯片圖像分割算法研究.pdf

1、隨著生物科學(xué)的迅猛發(fā)展和“人類基因組工程”的完成,生物基因芯片的研究已成為全世界生命科學(xué)工作者的共同課題。對(duì)基因芯片信息的分析研究,亦被置于生物芯片技術(shù)領(lǐng)域的核心位置。基因芯片技術(shù),其原理與經(jīng)典核酸分子雜交方法相同,是按照預(yù)定位置固定在載體上微小面積內(nèi)大量核酸分子構(gòu)成的微陣列點(diǎn)陣,利用分子雜交及并行處理原理,能夠在同一時(shí)間內(nèi)進(jìn)行大量信息檢測(cè)分析。相較傳統(tǒng)生物DNA檢測(cè)技術(shù)是一次重大創(chuàng)新和飛躍,對(duì)基因表達(dá)分析、病毒檢測(cè)、新藥物發(fā)現(xiàn)、設(shè)備開(kāi)

2、發(fā)等領(lǐng)域做出了巨大推動(dòng)。因此對(duì)于基因芯片的圖像處理有著重要研究意義。經(jīng)過(guò)近三十年的研究,對(duì)于傳統(tǒng)的基因芯片已開(kāi)發(fā)出了較為成熟的圖像分析算法,主要處理過(guò)程有:圖像的預(yù)處理,網(wǎng)格化,靶點(diǎn)分割以及信號(hào)提取。其中,圖像分割是重點(diǎn),分割精確性直接影響信號(hào)亮度的提取;也是難點(diǎn)所在,尤其對(duì)于一些無(wú)規(guī)則排列的基因芯片,無(wú)法進(jìn)行網(wǎng)格化操作,進(jìn)而傳統(tǒng)分割方法難以奏效,針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,本文提出了一種基于Snake模型的分割算法。
　　本文從圖像獲取開(kāi)始,

3、綜合全面地闡述了對(duì)于基因芯片的圖像處理的整個(gè)過(guò)程,首先對(duì)圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換,利用對(duì)比度拉升及Top-Hat變換進(jìn)行圖像增強(qiáng),并根據(jù)基因芯片圖像具有多邊界這一特點(diǎn),提出了基于邊緣增強(qiáng)擴(kuò)散(EED)的濾波方法,該方法在濾除邊緣噪聲邊的同時(shí),很好地平滑和保護(hù)了靶點(diǎn)邊界。并且濾波效果優(yōu)于其他常用濾波方法。接著采用基于Snake模型的主動(dòng)輪廓線分割法進(jìn)行圖像分割,該方法對(duì)于灰度不均勻,弱邊界有較好效果。最后根據(jù)分割結(jié)果,對(duì)信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行提取,并進(jìn)行了