组合聚类提升cDNA微阵列图像分割：一种精确处理噪声与斑点的方法

本文是一篇研究论文，针对cDNA微阵列图像分割这一关键任务提出了创新的组合聚类方法。微阵列技术在生物学研究中具有重要意义，因为它能同时分析大量基因表达数据，从而揭示重要的生物学规律。然而，图像分割的质量直接影响后续的数据解读和分析，尤其是当图像中存在大小、形状和对比度各异的噪声、伪像以及斑点时。 传统的方法如k-means聚类和移动k-means聚类在微阵列图像处理中被广泛应用，但由于这些方法在面对复杂图像特征时可能会产生不理想的结果。为了克服这些问题，研究者们开发了一种新的组合聚类策略。首先，他们通过一个有效的对比度增强步骤来优化图像质量，以便更好地突出斑点。接着，使用基于最大类间方差的自动网格化技术，将斑点区域划分为独立的子区域，有助于减少斑点间的混淆。 在斑点区域内，采用移动k-means聚类来区分斑点和背景，对于边界不完整的斑点，则结合k-means聚类算法进行处理，这样可以提高分割的完整性。最后，通过细化步骤进一步修正可能的误分割和遗漏，提高了整体的分割精度。作者在斯坦福大学微阵列数据库（SMD）、基因表达综合（GEO）、贝勒医学院（BCM）、瑞士生物信息学研究所（SIB）、乔·德里斯个人的tiff文件（DeRisi）和加州大学旧金山分校（UCSF）等多个来源的cDNA微阵列图像上进行了实验，结果显示，该方法相较于传统的边缘检测、阈值法、k-means聚类和移动k-means聚类，具有更好的鲁棒性和对噪声、伪影和弱表达斑点的适应性，从而实现了更高的分割精度。 这篇研究论文为cDNA微阵列图像分割提供了一种有效且精确的方法，对于提高微阵列数据分析的准确性和效率具有实际价值。通过这种方法，研究人员能够更准确地解析基因表达数据，从而推动生物学研究的深入理解。