Ograniczanie wyników
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  serum protein
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The research of blood serum by the method of double electrophoretical separation, where the second, perpendicular run is modified by adding Congo red, inspires a lot of hope. This paper describes the attempt to create a program which is indispensable to interpret the results. The received on input scan of the glass plate is brought under preliminary processing which enables to get us rid of noise and useless information. The segmentation which is done in order to separate the objects from the background, was implemented by the method of linear image search and merge. The points are added from the darkest to the brightest ones to the single objects. The recognition of previously separated objects proceeds stage by stage, thanks to that the areas which are difficult to identify can have more distinctive marks. The value of appurtenance function is calculated by the nearest neighbour method, and for the final classification the majorizating rule is used. The calculation of percentage of each fraction proceeds by summing the brightness of the points which make the object, after the value of the background was substracted. The obtained results of the automatic recognition are promising. However, a greater amount of experimental images is needed for the full evaluating of the usefulness of the program.
PL
Badanie składu surowicy krwi metodą podwójnego rozdziału elektroforetycznego, gdzie drugi, prostopadły rozdział modyfikowany jest dodaniem czerwieni Kongo, budzi spore nadzieje. W niniejszej pracy przedstawiam próbę stworzenia oprogramowania niezbędnego do interpretacji wyników. Otrzymany na wejściu skan szklanej płytki poddawany jest wstępnej obróbce, umożliwiającej pozbycie się szumu oraz zbędnych informacji. Segmentacja, mająca na celu wyodrębnienie poszczególnych obiektów od tła, zaimplementowana została metodą liniowego przeglądania obrazu i sklejeń. Punkty do poszczególnych obiektów dodawane są w kolejności od najciemniejszych do najjaśniejszych. Rozpoznanie uprzednio wyodrębnionych obiektów odbywa się etapowo, dzięki czemu trudniej identyfikowalne plamy mają do dyspozycji większą liczbę charakteryzujących je cech. Wartość funkcji przynależności obliczana jest metodą najbliższego sąsiada, a do ostatecznej klasyfikacji stosujemy regułę majoryzacyjną. Obliczenie procentowego udziału każdej frakcji następuje poprzez zsumowanie jasności punktów składających się na obiekt, po uprzednim odjęciu wartości tła. Uzyskane rezultaty automatycznego rozpoznania są obiecujące, jednak do pełnej oceny przydatności programu konieczna jest większa liczba obrazów eksperymentalnych.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.