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基于复小波复高斯混合模型的微阵列图像去噪。

Microarray image denoising using complex Gaussian scale mixtures of complex wavelets.

出版信息

IEEE J Biomed Health Inform. 2014 Jul;18(4):1423-30. doi: 10.1109/JBHI.2014.2318279. Epub 2014 Apr 17.

Abstract

Microarray images when contaminated with noise may severely affect the detection and quantification of gene expression. In this paper, we propose to use the complex Gaussian scale mixture (CGSM) model in complex wavelet domain for noise reduction in complementary DNA microarray images. Based on the joint information in the red and green channel microarray images, we model the complex wavelet coefficients of the channel images jointly using the CGSM, and subsequently perform image denoising using Bayes least square estimator in complex wavelet domain. The experimental results show that using the CGSM of complex wavelet coefficients provides better noise reduction of microarray images compared to other complex wavelet-based models.

摘要

微阵列图像如果受到噪声污染,可能会严重影响基因表达的检测和定量。在本文中,我们建议在复小波域中使用复高斯尺度混合 (CGSM) 模型来降低 cDNA 微阵列图像的噪声。基于红、绿通道微阵列图像的联合信息,我们使用 CGSM 对通道图像的复小波系数进行联合建模,然后在复小波域中使用贝叶斯最小二乘估计器进行图像去噪。实验结果表明,与其他基于复小波的模型相比,使用复小波系数的 CGSM 可以更好地降低微阵列图像的噪声。

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