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Feature Extraction for Protein Pattern Using Fuzzy Integral

퍼지적분을 이용한 단백질패턴에 관한 특징추출

  • 송영준 (충북대학교 BITRC) ;
  • 권혁봉 (김포대학교 전자정보계열) ;
  • 김미혜 (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부)
  • Published : 2007.01.28

Abstract

In the protein macro array image, it is important to find out the feature of the each protein chip. A decision error by the personal sense of sight occurred from long time observation while making an experiment in many protein chip image. So the feature extraction is needed by a simulator. In the case of feature analysis for macro array scan image the efficiency is maximized. In the fluorescence scan image, the response for each cell have been depend on R, G, B distribution of color image. But it is difficult to be classified as one color feature in the case of mixed color image. In this paper, the response color of a protein chip is classified according to the fuzzy integral value with respect to fuzzy measure as the user desired color. The result of the experiment for the macro array fluorescence image with the Scan Array 5000 shows that the proposed method using the fuzzy integral is important fact to be make decision for the ambiguous color.

단백질 매크로 어레이 영상에서 단백질 칩 각각의 특징을 규명하는 것은 중요한 것이다. 사람의 시각에 의한 판단은 많은 단백질 칩 영상을 실험할 경우, 장시간의 관찰과 그로 인한 오류가 발생할 수 있다. 따라서 시뮬레이터를 통한 특성 파악이 필요하게 되고, 매크로 어레이 스캔 영상에 대해 특성 분석을 할 경우 효율을 극대화할 수 있다. 형광 스캔 영상에 있어서, 각 셀의 반응도는 컬러 영상의 R, G, B 분포에 의존하여 왔다. 그러나 중첩되는 영상의 경우는 한쪽으로 구분하여 분류하기가 어렵다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하기 위해 사용자가 원하는 색상에 대한 퍼지 측도 값을 적용한 퍼지 적분 값으로서 단백질 칩의 반응색상을 구분 지었다. Scan Array 5000에 의해 구성된 매크로 어레이 형광 영상들에 대해 실험한 결과, 퍼지 적분을 사용한 제안 방법이 모호한 색상에 대해 결정을 내릴 수 있는 요소가 됨을 보여 주었다.

Keywords

References

  1. 이상윤, Delaunay Triangulation과 Affine 변환을 이용한 2차원 전기영동 영상에서의 단백질 스팟매칭, 고려대학교 석사논문, 2004.
  2. K Xu, Z. Wang, and KS. Leung, "Classification by Nonlinear Integral Projections," IEEE T. Fuzzy Systerns, Vol.16, pp.949-962, 2003.
  3. 황승국,"퍼지적분을 이용한 기업평가법",공업경영학회지, 제19권,pp.271-280, 1996.
  4. Z. Wang, "A new genetic algorithm for monlinear multiregressions based on generalized Choquet integral" Proc. FUZZ-IEEE2003,pp.819-821, 2003.
  5. J. Panek and J. Vohratusky, "Point Pattem Matching in the Analysis of Two-dimensional Gel Electrophoresis," Vol.20, pp.2483-3491, 1999.
  6. L. A Zadeh, ''Fuzzy sets," Infonnation and control, Vol.8, pp.89-102, 1965.
  7. M Sugeno, Theory of Fuzzy Integrals and Its Applications,ph. D Dissertation Thesis, Tokyo Institute of Technology, 1974.
  8. 장이채, 퍼지과학의 세계,교우사, 1997.
  9. M Sugeno, "Fuzzy Measures and Fuzzy Integrals: A Survey," in Fuzzy Autornata and Decision Processes, pp.89-102, 1997.
  10. S. K. Saha,A. K. Das, and B. Chanda, "CBIR using perception based texture and colour measures," proceedings of Pattern Recognition ICPR 2004, Vo12, pp.985-988, 2004.
  11. G. Pass, R Zabih, and J. Miler, "Comparing images using color coherence vectors," Proceedings of ACM Conference on Multimedia,pp.65-73, 1996
  12. G. Pass, R Zabih, and J. Miler, "Comparing images using color coherence vectors," Proceedings of ACM Conference on Multimedia,pp.65-73, 1996