Subspace-based prototyping and classification of chromosome images.
Subspace-based prototyping and classification of chromosome images.
复制标题
基于子空间的染色体图像原型设计和分类。
DOI：
10.1109/tip.2005.852468
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发表时间：
2005
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Castleman,KennethR
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wu,Qiang;Liu,Zhongmin;Chen,Tiehan;Xiong,Zixiang;Castleman,KennethR
染色体是基因组信息的重要载体。染色体分类是常规临床和肿瘤细胞遗传学分析的重要组成部分。细胞遗传学家根据各种染色体类型的图形模型（称为表意文字）对带状染色体图像进行视觉解释，这些图形模型模仿艺术家对染色体的描绘。在本文中，我们提出了一个基于子空间的方法，染色体图像的自动原型和分类。我们表明：1）原型染色体图像可以从一个子空间定量合成，以客观地代表给定类型或人口的染色体图像，和2）在子空间中的变换系数（或投影坐标值的样本染色体）可以被用作提取的特征测量分类的目的。我们特别研究了三个著名的子空间的形成，即来自主成分分析（PCA），Fisher线性判别分析和离散余弦变换（DCT）。这些子空间的实现和评价原型的二维（2-D）图像和分类的2-D图像和一维的染色体配置文件。实验结果表明，以前看不见的原型染色体图像的视觉质量高，可以使用建议的基于子空间的方法合成，PCA和DCT显着优于著名的基准技术的加权密度分布函数在分类2-D染色体图像。
Chromosomes are essential genomic information carriers. Chromosome classification constitutes an important part of routine clinical and cancer cytogenetics analysis. Cytogeneticists perform visual interpretation of banded chromosome images according to the diagrammatic models of various chromosome types known as the ideograms, which mimic artists' depiction of the chromosomes. In this paper, we present a subspace-based approach for automated prototyping and classification of chromosome images. We show that 1) prototype chromosome images can be quantitatively synthesized from a subspace to objectively represent the chromosome images of a given type or population, and 2) the transformation coefficients (or projected coordinate values of sample chromosomes) in the subspace can be utilized as the extracted feature measurements for classification purposes. We examine in particular the formation of three well-known subspaces, namely the ones derived from principal component analysis (PCA), Fisher's linear discriminant analysis, and the discrete cosine transform (DCT). These subspaces are implemented and evaluated for prototyping two-dimensional (2-D) images and for classification of both 2-D images and one-dimensional profiles of chromosomes. Experimental results show that previously unseen prototype chromosome images of high visual quality can be synthesized using the proposed subspace-based method, and that PCA and the DCT significantly outperform the well-known benchmark technique of weighted density distribution functions in classifying 2-D chromosome images.
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