100、微阵列图像分析与处理技术

微阵列图像分析与处理技术

在分子生物学领域，微阵列技术已成为基因表达全局分析的重要工具。然而，微阵列图像在采集过程中容易引入大量噪声和偏差，影响后续的基因表达分析。本文将介绍两种处理微阵列图像的技术：自动微阵列图像网格划分技术和图像筛选增强技术。

自动微阵列图像网格划分技术

在微阵列图像分析中，准确划分图像中的斑点至关重要。采用连续小波变换（CWT）的自动微阵列图像网格划分技术，能有效抑制噪声，精确确定斑点的边界。

• 系数选择与小波阈值处理 ：在处理过程中，使用较多的系数并未使结果有显著变化。为了提高处理效率，减少网格划分过程的处理时间，尽可能降低系数数量至关重要。应用CWT后，根据以下公式进行基于硬阈值小波的技术处理：
  [
  W_{out}=\begin{cases}
  (1 + G)\cdot(W_{in}-T) & \text{if } W_{in}>T \
  -(1 + G)\cdot(W_{in}+T) & \text{if } W_{in}<-T \
  0 & \text{otherwise}
  \end{cases}
  ]
  其中，$W_{out}$ 表示输出，$W_{in}$ 表示细节的输入系数值，$T$ 和 $G$ 分别为阈值和增益值。

• 网格划分步骤 ：

  1. 加载初始图像 ：获取待处理的微阵列图像。
  2. 计算坐