In this thesis, a comparative evaluation of five different wavelet-based filtering techniques in the task of microarray image denoising and enhancement, as well as, a new methodology for the segmentation of microarray images is developed. Clinical material comprised complementary DNA (cDNA) microarray images collected from the Oak Ridge National Laboratory, simulated data produced by using a Microarray Scan Simulator, and a set of two simulated images, each containing 200 spots. Image pre-processing was performed in two stages: In the first stage an Exponential Histogram Equalization filter was applied to real cDNA images in order to increase the contrast between spots and surrounding background. In the second stage, five wavelet-based image filters (Simple Piece-Wise Linear Mapping Filter (SPWLMF), Hard Threshold filter (HTF), Wavelet Enhancement with Noise Suppression filter (WEWNSF), Non Linear Enhancement filter (NLEF) and Sigmoidal Non-linear Enhancement filter (SNLEF)) were implemented for denoising and enhancing gene microarray spots. The enhancing effectiveness of the five filters was assessed by calculating the Mean-Square-Error (MSE) and the Signal-to-MSE ratio. An automatic gridding scheme was applied to both real and simulated cDNA images, for the task of determining spots and their borders (cells). Firstly, the segmentation capability of the Gaussian Mixture Models GMM boosted by the five wavelet based preprocessing filters was evaluated by calculating the segmentation matching factor for each spot. Significant noise suppression was accomplished by the SPWLMP filter, which scored the minimum MSE and the maximum Signal-to-MSE ratio. Optimal segmentation results were obtained by pre-processing the microarray image by all the wavelet-based filters. Finally, a new methodology for spot identification based on the combination of GMM clustering technique with Gradient Vector Flow (GVF) active contours was introduced. According to that method, a GMM clustering algorithm was firstly applied in all individual spot images of the cDNA image. Afterwards, the output of the GMM algorithm was used to utilize a Gradient Vector Flow (GVF) active contour. The major advance of our method is that it overcomes limitations of GMM and deformable models when used individually. For the evaluation of our method, segmentation matching factors, as well as mean intensity value were calculated for every cell using GMM, GVF active contours and GMM and GVF active contours combination. Numerical experiments using simulated cDNA images have also shown that our method was more accurate in measuring mean intensity values and detecting real boundaries of spots with foreground mean intensity value close to the background, compared with GMM and snakes used individually. / Ο σκοπός της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι η συγκριτική αξιολόγηση πέντε διαφορετικών φίλτρων βασισμένα σε μετασχηματισμό κυματιδίου, τα οποία εφαρμόστηκαν σε εικόνες μικροσυστοιχιών. Επίσης, μια νέα μέθοδος για την κατάτμηση των εικόνων αυτών πραγματοποιήθηκε. Ως υλικό, χρησιμοποιήθηκαν εικόνες συμπληρωματικού DNA από το Oak Ridge National Laboratory, απομιμούμενα δεδομένα με την χρήση του Microarray Scan Simulator, καθώς και ένα σετ από δύο απομιμούμενες εικόνες, οι οποίες περιείχαν 200 κηλίδες. Η προεπεξεργασία των εικόνων πραγματοποιήθηκε σε δύο στάδια. Πρώτα, ένα εκθετικό φίλτρο ισοστάθμισης ιστογράμματος εφαρμόστηκε στις πραγματικές εικόνες, με σκοπό την αύξηση της αντίθεσης της εικόνας. Στη συνέχεια, αναπτυχθήκαν και εφαρμόστηκαν τα πέντε φίλτρα βασισμένα σε μετασχηματισμό κυματιδίου (Simple Piece-Wise Linear Mapping Filter (SPWLMF), Hard Threshold filter (HTF), Wavelet Enhancement with Noise Suppression filter (WEWNSF), Non Linear Enhancement filter (NLEF) and Sigmoidal Non-linear Enhancement filter (SNLEF)) με σκοπό την αύξηση της αντίθεσης. Ποσοτικά, η ικανότητα βελτίωσης των πέντε παραπάνω αλγορίθμων μετρήθηκε με το Mean-Square-Error (MSE) και το Signal-to-MSE. Ένα αυτόματο σύστημα διευθυνσιοδότησης εφαρμόστηκε στις πραγματικές και τις απομιμούμενες εικόνες με σκοπό την ανίχνευση των κηλίδων. Στην συνέχεια εφαρμόστηκαν αλγόριθμοι κατάτμησης μίξης Γκαουσιανών μοντέλων (GMM). Η αξιολόγηση πραγματοποιήθηκε με τη βοήθεια του παράγοντα ταυτοποίησης κατάτμησης. Σημαντική μείωση του θορύβου πραγματοποιήθηκε από το φίλτρο SPWLMF, το οποίο πέτυχε το μικρότερο MSE και το μεγαλύτερο S/MSE. Επίσης, καλύτερα αποτελέσματα πάρθηκαν από τις εικόνες οι οποίες είχαν προεπεξεργαστεί από τα φίλτρα μετασχηματισμού κυαμτιδίου. Στη συνέχεια, υλοποιήθηκε μια νέα τεχνική κατάτμησης βασισμένη στο συνδυασμό GMM και Gradient Vector Flow (GVF) ενεργών περιγραμμάτων. Σύμφωνα με τη μέθοδο αυτή, ο αλγόριθμος GMM εφαρμόζεται και δημιουργείτε μια δυαδική εικόνα η οποία περιέχει το περίγραμμα της κηλίδας. Στην συνέχεια, αυτό το περίγραμμα χρησιμοποιείται για την εκκίνηση ενός GVF ενεργού περιγράμματος. Το κυριότερο πλεονέκτημα αυτής της τεχνικής είναι ότι ξεπερνά περιορισμούς των δύο αυτών αλγορίθμων, όταν αυτοί χρησιμοποιούνται μεμονωμένα. Για την αξιολόγηση της μεθόδου υπολογίστηκε ο παράγοντα ταυτοποίησης κατάτμησης, καθώς και η μέση τιμή για κάθε κηλίδα, χρησιμοποιώντας τον αλγόριθμο GMM, τον αλγόριθμο GVF ενεργών περιγραμμάτων καθώς και το υβριδικό μοντέλο GMM και GVF ενεργού περιγράμματος. Αριθμητικά αποτελέσματα σε απομιμούμενες εικόνες απέδειξαν ότι η μέθοδος μας είναι πιο αποτελεσματική στο να βρίσκει τα όρια των κηλίδων, κυρίως σε αυτές στις οποίες η τιμή της έντασης βρίσκεται πολύ κοντά στο φόντο.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:upatras.gr/oai:nemertes:10889/1384 |
| Date | 17 February 2009 |
| Creators | Αθανασιάδης, Εμμανουήλ Ι. |
| Contributors | Νικηφορίδης, Γεώργιος, Athanasiadis, Emmanoyil I., Νικηφορίδης, Γεώργιος, Κάβουρας, Διονύσιος, Σακελλαρόπουλος, Γεώργιος |
| Source Sets | University of Patras |
| Language | gr |
| Detected Language | Greek |
| Type | Thesis |
| Rights | 0 |
| Relation | Η ΒΥΠ διαθέτει αντίτυπο της διατριβής σε έντυπη μορφή στο βιβλιοστάσιο διδακτορικών διατριβών που βρίσκεται στο ισόγειο του κτιρίου της. |
Page generated in 0.0025 seconds