基于形状自适应dct的基因芯片图像处理

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3、垒：12基于形状自适应DCT的基因芯片图像处理中文摘要基因芯片技术的概念来自计算机芯片，发展至今不N-十年。基因芯片技术以其大规模、快速、高效的获取相关生物信息而闻名。基因芯片的原始信息都贮存在基因芯片图像中。图像文件中并没有直接信号值，如靶点强度值、背景强度值等信息，必须通过图像处理提取才能得到各靶点的相应数据信息。本文在基因芯片图像处理与数据提取方面进行了有意义的研究。首先，在基因芯片图像预处理方面，本文根据基因芯片图像噪声的特点以及常用的滤波算法，提出了形状自适应DCT滤波方法。此方法通过变

4、换尺度的定向核自适应地为每个像素点选择邻域，同时由于离散余弦变换自身的特性，能够对图像进行有效的滤波。通过主观与客观评价，相比于其他基因芯片图像滤波方法，该方法能够比较好的抑制噪声。其次，在靶点分割方面，本文总结了常用的基因芯片图像分割方法，提出了改进的K-means聚类靶点分割算法。K-means聚类算法在大数据量时的扩展性和效率都较理想，适用于基因芯片的图像分割处理。针对K-means聚类算法的缺点，本文对其进行了改进。改进后的算法分类结果清晰，有效避免K-means聚类算法中可能出现的陷入局

5、部最优或者产生空类的情况。通过与其它分割算法分割效果的对比，该方法具有一定的优越性。最后，在数据提取方面，对基因芯片图像的靶点信号强度与背景信号强度进行了提取与校正，并且运用散点图与MA图对数据进行了预处理。通过预处理，可以方便地判断基因是发生了上调还是下调。关键词：基因芯片，形状自适应DCT，K-means聚类作者：胡益军指导老师：翁桂荣GeneChipImageProcessingBaseonShapeAdaptiveDCTAbstractchip，theconceptofwhichfromc

6、omputerchip，hasbeendevelopedforabouttwentyyears．ItCallgetbiologicalinformationinalarge-scale，fastandefficientway．Theoriginalinformationofgenechipisstoredinitsimages．Therearenodirectsignalvaluesofeveryspotintheimages．Soimageprocessingandintensityextrac

7、tionshouldbedonetoobtainrelevantdatas．Thesearediscussedinthisthesis．First，ingenechipimagepreprocessing，differentnoisemodelsandseveralgeneralfilteringmethodsarediscussed．ThenanewmethodcalledshapeadaptiveDCTfilteringisintroduced．Bycomparingvarying—scale

8、directionalkernelestimates，thismethodadaptivelyselects，foreachpointintheimage，asetofdirectionaladaptive—scalesanditsneighborhood．AndwiththecharacteristicsofDCT,thisnewmethodCaneliminatenoisewell．Thesimulationresultsprovethis．Second，generalmeth