Beschreibung
Während der gesamten Laufzeit dieser Arbeit wurden insgesamt vier Beiträge entwickelt, die in vier separaten Kapiteln, nämlich in Kapitel 3, 4, 5 und 6, erläutert werden. Die vier vorgeschlagenen Arbeiten, die in vier ausführlichen Kapiteln vorgestellt werden, sind: Beitrag 1: Microarray Image Denoising Based on Markov Random Fields in the spatial domain.Beitrag 2: Adaptiver MinMax-Schwellenwert-Algorithmus für Microarray-Bild-Entrauschungsmethoden, der auf dem Ansatz der nicht unterabgetasteten Contourlet-Transformationen basiert.Beitrag 3: Ein Schema zur Identifizierung des Rauschtyps für Microarray-Bilder unter Verwendung von Deep Learning.Beitrag 4: Bestimmung des Rauschtyps in Microarray-Bildern mit Deep Learning, basierend auf iterativen Parametern, die in einem Entrauschungsschema mit Markov Random Field erzeugt werden.
Autorenporträt
Priya Nandihal è professore associato presso il dipartimento di Intelligenza artificiale e apprendimento automatico della Global Academy of Technology di Bangalore. Ha 11 anni di esperienza di insegnamento. Ha conseguito il dottorato di ricerca presso la Visvesvaraya Technical University, Belgaum, Karnataka, India. Il suo lavoro di ricerca principale si concentra sull'elaborazione delle immagini e sull'AI/ML.
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