Nén hình ảnh vi mạch cDNA

R. Jornsten1, Bin Yu2
1Department of Statistics, Rutgers University, NJ, USA
2Department of Statistics, University of California, Berkeley, Berkeley, CA, USA

Tóm tắt

Công nghệ hình ảnh vi mạch cDNA là một công cụ mạnh mẽ để theo dõi biểu hiện của hàng ngàn gen một cách đồng thời. Một thí nghiệm bao gồm hàng trăm hình ảnh, mỗi hình ảnh dễ dàng vượt quá 30MB. Do công cụ xử lý hình ảnh và phân tích thống kê vẫn đang trong quá trình phát triển, các hình ảnh luôn được giữ lại. Tâm điểm hiện tại trong việc phát triển các tiêu chuẩn khiến việc truyền dữ liệu hiệu quả trở thành một vấn đề quan trọng. Mặc dù chi phí cho không gian lưu trữ đĩa đang giảm dần, nhưng việc truyền tải hiệu quả yêu cầu phải nén dữ liệu. Chúng tôi đã phát triển một chế độ nén tiến bộ từng phần cho các hình ảnh vi mạch, cho phép giải mã và xử lý lại nhanh chóng các tập hợp hình ảnh. Chế độ này cũng cho phép sự biến thiên trong việc bị biến dạng hoặc mất hình ảnh. Mức độ mất mát có thể được lựa chọn trực tuyến, hoặc dựa trên các thông số địa phương như cường độ điểm hoặc tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu. Tốc độ bít tối thiểu có thể giải mã phụ thuộc vào lựa chọn các tham số ban đầu. Chúng tôi thấy rằng tốc độ bít 4,1 bpp (so với 32 bpp chưa nén) là đủ cho hầu hết các tác vụ, chẳng hạn như phân đoạn hình ảnh và trích xuất mức biểu hiện gen bằng nhiều phương pháp hiện có. Tốc độ bít không mất mát khoảng 17,5 bpp, tương đương với các chế độ không mất mát tiên tiến nhất, tuy nhiên lại có thêm tính linh hoạt của một chế độ tiến bộ. Chế độ của chúng tôi đã được kiểm tra trên các hình ảnh vi mạch từ các phòng thí nghiệm khác nhau và trên các hình ảnh có chất lượng khác nhau.

Từ khóa

#Image coding #Bit rate #Decoding #Monitoring #Image processing #Statistical analysis #Standards development #Data communication #Costs #Signal to noise ratio

Tài liệu tham khảo

yang, 2001, Normalization for cDNA Microarray Data, Proc SPIE BiOS 2001 yang, 2000, Comparisons of methods for image analysis on cDNA microarray data, Techn report nerhav, 1996, Modeling and low-complexity adaptive coding for image prediction residuals Int'l Conference on Image Processing jomsten, 2001, Data compression and its statistical implications, with an application to the analysis of microarray images