Microarray spot partitioning by autonoumsly organising maps thorugh contour model

In cDNA microarray image analysis, classification of pixels as forefront area and the area covered by background is very challenging. In microarray experimentation, identifying forefront area of desired spots is nothing but computation of forefront pixels concentration, area covered by spot and shape of the spots. In this piece of writing, an innovative way for spot partitioning of microarray images using autonomously organizing maps (AOM) method through C-V model has been proposed. Concept of neural networks has been incorpated to train and to test microarray spots.In a trained AOM the comprehensive information arising from the prototypes of created neurons are clearly integrated to decide whether to get smaller or get bigger of contour. During the process of optimization, this is done in an iterative manner. Next using C-V model, inside curve area of trained spot is compared with test spot finally curve fitting is done.The presented model can handle spots with variations in terms of shape and quality of the spots and meanwhile it is robust to the noise. From the review of experimental work, presented approach is accurate over the approaches like C-means by fuzzy, Morphology sectionalization

Επεξεργασία εικόνων μικροσυστοιχιών cDNA με εύρωστες τεχνικές αυτόματης ταξινόμησης

Στην παρούσα διπλωματική εργασία χρησιμοποιήθηκαν εικόνες που προέκυψαν από πειράματα μικροσυστοιχιών cDNA, ως πρότυπα για τη δημιουργία προσομοιωμένων εικόνων σε πέντε διαφορετικά επίπεδα θορύβου, για την αξιολόγηση των αλγορίθμων κατάτμησης που υλοποιήθηκαν. Επιπλέον, πραγματοποιήθηκε μία συστηματική εκτίμηση φίλτρων βασισμένα σε κυμάτια για την καταστολή του θορύβου, προκειμένου να επιτευχθεί βελτίωση των εικόνων μικροσυστοιχιών cDNA. Για το σκοπό αυτό έγινε χρήση του SWT με διάφορα είδη μητρικών κυματίων. Οι εικόνες που προέκυψαν μετά την καταστολή του θορύβου αναλύθηκαν και εφαρμόστηκε σε αυτές ο αλγόριθμος κατάτμησης τυχαίων πεδίων Μαρκόφ MRF, για την εκτίμηση του αντίκτυπου της διαδικασίας καταστολής θορύβου στο στάδιο της κατάτμησης. Σκοπός αυτής της διαδικασίας ήταν η επιλογή των κατάλληλων παραμέτρων, κυρίως όσον αφορά το είδος του κυματίου, ούτως ώστε να χρησιμοποιηθούν στην μετέπειτα ανάλυση. Επιπλέον υλοποιήθηκε ένας ημιαυτόματος αλγόριθμος δημιουργίας και ευθυγράμμισης πλέγματος. Όσον αφορά την κατάτμηση των εικόνων, υλοποιήθηκαν τρεις αλγόριθμοι: ο k-means, ο MRF και μία τροποποίηση του MRF με χρήση των κυματίων (Wavelet-MRF). Για ποσοτικοποίηση των αποτελεσμάτων, όσον αφορά την καταστολή του θορύβου μετρήθηκε το mean square error (MSE) και το signal/MSE. Όσον αφορά την απόδοση των τεχνικών κατάτμησης, υπολογίστηκαν ο παράγοντας ταυτοποίησης κατάτμησης SMF και ο συντελεστής προσδιορισμού r2.In this thesis, images derived from cDNA microarray experiments were used as templates for creating simulated images at five different levels of noise, for the evaluation of the implemented segmentation algorithms. Moreover, a systematic evaluation of filters based on wavelets was performed, in order to achieve the improvement of microarray cDNA images by means of noise suppression. For this purpose, SWT was used combined with various types of mother wavelets. The images obtained after the suppression of noise were analyzed and the MRF algorithm was applied to them in order to assess the impact of the noise suppression process to the stage of segmentation. The purpose of this procedure was the selection of the appropriate parameters, basically concerning the type of wavelet, in order to use them in later analysis. Moreover, a semiautomatic algorithm for the gridding of the images was implemented. Regarding the segmentation of images, three algorithms were implemented: the k-means, the MRF and a modification of the MRF using wavelets (Wavelet-MRF). For the quantification of the results in terms of noise suppression the mean square error (MSE), and signal/MSE were measured. Regarding the performance of segmentation techniques, the segmentation matching factor SMF and the coefficient of determination r2 were calculated