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1基于top-hat变换与形状特征的蛋白点检测显示文摘针对凝胶图像中蛋白质点检测存在弱蛋白质点漏检和重叠蛋白质点难分离的问题,提出了一种基于top-hat变换与形状特征的弱重叠蛋白质点检测算法。采用top-hat变换算法增强弱蛋白质点区域;采用标记控制分水岭法进行粗检测,提取蛋白质点的初始轮廓;根据蛋白质形状特征,自适应设定阈值提取蛋白质点形状标记,并利用提取的标记计算形状距离图;采用基于形状距离的分水岭方法,分离重叠蛋白质点。通过不同类型真实凝胶图像的蛋白质点检测实验,结果表明,该算法具有较高的检测精度和重叠蛋白质点分离率,而且对质量不好的凝胶图像也有较好的检测效果。熊邦书 黄周伟 余磊 张郝东 2015计算机工程与应用2015,51,18:1
2基于CUDA的蛋白质点检测快速实现方法显示文摘为提高蛋白质点检测的效率,利用图像处理单元(GPU)在并行计算和内存管理方面的优势,提出一种基于CUDA的蛋白质点检测快速实现方法。首先,对蛋白质点检测算法中最耗时的图像预处理、蛋白质点粗检测和重叠蛋白质点分割三部分进行并行化设计;然后,根据CUDA单指令多线程的执行方式对数据空间进行二维分块,利用共享寄存器和二维纹理内存的内存管理措施实现了蛋白质点快速检测。通过本文方法与中央处理器(CPU)串行方法进行真实凝胶图像的检测对比实验,结果表明,本文方法的执行效率明显高于CPU串行方法,并且随着图像大小的增加,效率也随之提高,对于2 048×2 048大小的图像数据,CPU串行实现时间为52 641ms,GPU则为4 384ms,效率提高了11倍。熊邦书 叶毅嘉 欧巧凤 张郝东 2016生物医学工程学杂志2016,33,1:1
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