基因微阵列数据中的聚类技术研究

微阵列技术是后基因时代功能基因组研究的主要工具。由于采用了高效的并行杂交技术,每次实验可以得到大量丰富的数据,因此其结果分析成为一项很有挑战性而且具有重要意义的工作。聚类分析是微阵列数据分析中使用最为广泛的一类方法。微阵列实验得到的大量数据通过聚类分析,可以得到很多有用的信息,其成功应用已广泛涉及到基因功能研究和生物医学研究中的各个领域。文中介绍了基因微阵列数据的聚类分析方法及其重要应用。     

基于形态滤波和分水岭变换的边缘检测方法

图像的边缘保留了图像最基本也是最重要的特征，边缘检测减少了数据量，在机器视觉、模式识别、视频解码、物体追踪、医学图像处理等领域得到广泛的应用，是图形图像领域里的研究方向之一。文中在总结各种常见边缘检测算法的基础上，利用数学形态学中的腐蚀、膨胀等概念，结合Watershed算法，介绍了一种边缘检测的新方法。     

基因微阵列数据中的聚类技术研究

微阵列技术是后基因时代功能基因组研究的主要工具。由于采用了高效的并行杂交技术，每次实验可以得到大量丰富的数据，因此其结果分析成为一项很有挑战性而且具有重要意义的工作。聚类分析是微阵列数据分析中使用最为广泛的一类方法。微阵列实验得到的大量数据通过聚类分析，可以得到很多有用的信息，其成功应用已广泛涉及到基因功能研究和生物医学研究中的各个领域。文中介绍了基因微阵列数据的聚类分析方法及其重要应用。     

基于形态滤波和分水岭变换的边缘检测方法

图像的边缘保留了图像最基本也是最重要的特征,边缘检测减少了数据量,在机器视觉、模式识别、视频解码、物体追踪、医学图像处理等领域得到广泛的应用,是图形图像领域里的研究方向之一。文中在总结各种常见边缘检测算法的基础上,利用数学形态学中的腐蚀、膨胀等概念,结合Watershed算法,介绍了一种边缘检测的新方法。