• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>BMEI 2012;International Conference on Biomedical Engineering and Informatics >Caveolae image analysis for pathogen diabetes
【24h】

Caveolae image analysis for pathogen diabetes

机译：用于病原体糖尿病的小窝图像分析

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

This paper proposes a hybrid model to detect the caveolae from the high noise mesangial cell image, which can be used to analyze the pathogen diabetes further. The model combines the automated seeded region growing, self-adaptive canny algorithm, morphological techniques. The experiments show that caveolae can be segmented out, and be represented as the suitable descriptors used for further data mining steps. Thus, we can determine the relationships between caveolin description and diabetes through image mining.
机译：本文提出了一种从高噪声系膜细胞图像中检测小窝的混合模型，可用于进一步分析病原体糖尿病。该模型结合了自动播种区域生长，自适应Canny算法和形态学技术。实验表明，小窝可以被分割出来，并表示为用于进一步数据挖掘步骤的合适描述符。因此，我们可以通过图像挖掘确定小窝蛋白描述与糖尿病之间的关系。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号