Un système de documentation de gel est-il important ?

Actuellement, le développement technologique permet de disposer de systèmes de documentation en gel, à appliquer aux besoins des laboratoires, en fournissant des solutions innovantes, tant pour la capture, que pour l’étude des images, et sont façonnées sur la base des méthodologies utilisées par chaque chercheur.

Pour cette raison, les chercheurs utilisent l’équipement de documentation des gels, pour traiter les informations dans les systèmes de haute résolution, et de reconnaissance multiple des images. En conséquence, l’outil appliqué pour le développement du système, est due à l’électrophorèse sur gel, car il est appliqué dans les laboratoires de biologie moléculaire, cellulaire et biochimique. C’est pourquoi le traitement des gels est important, parce qu’il exige la plus grande sensibilité, pour assurer la qualité des résultats.

Importance du système de documents en grès

L’étude d’imagerie, se développe dans divers domaines, en particulier dans le domaine de la médecine, pour le diagnostic clinique d’imagerie, dans lequel il nécessite de nouvelles technologies pour la comparaison appropriée.

D’autre part, dans le domaine de la biologie moléculaire, l’étude des expressions et des régulations évolutives des maladies, atteint les comparaisons d’images de gels, à travers l’électrophorèse, d’origine variée pour détecter les différences et les similitudes entre elles.

L’idée d’un nouveau système informatique de documentation des gels, apte à reconnaître l’évolution des techniques biologiques, a donné lieu à plusieurs thèmes de recherche dans le traitement des données, dont : le traitement d’images, les déformations d’images, l’appariement des formes, l’apprentissage automatique, la classification d’images basée sur des valeurs quantitatives et l’organisation des données d’images. 

À cet égard, on s’intéresse de plus en plus à la comparaison et à la classification d’images de divers types, créées à partir d’échantillons biologiques différents, en utilisant divers protocoles, où les images numériques sont acquises avec différents équipements (CCD, densimètres, plaques de phosphore, etc.).

Méthodes de documentation des géles

Souvent, les imperfections ou les évolutions d’images sont utilisées pour l’alignement des images, dont la source et le degré de distorsion sont inconnus. La formation entre deux gels, se fait par des méthodes d’appariement et se caractérisent par : 

  • Méthodes basées sur les pixels.
  • Méthodes basées sur les graphiques primitifs (contours, points d’intérêt, sommets, etc.).
  • Méthodes basées sur des informations structurées (graphes, frames, etc.). 

Dans la première catégorie, les méthodes ne nécessitent pas de procédure d’imagerie : l’égalité est réalisée par la comparaison directe des valeurs des pixels. En revanche, les processus de la deuxième catégorie ont besoin d’un emplacement et d’un paramètre avant le processus de jumelage. Quant aux méthodes de la troisième catégorie, elles nécessitent une représentation de haut niveau, comme les caractéristiques de graphes, représentant des relations spatiales entre objets.

En ce sens, la documentation des gels, et les méthodes d’appariement, peuvent être regroupés en quatre catégories, selon le degré d’abstraction de la représentation des objets comparés : 

  • Espace de rendu, pour la sélection de certains points de contrôle.
  • Mesure de ressemblance, les points de contrôle correspondants sont définis dans l’autre gel (le gel à aligner).  
  • Espace de recherche, sont calculés en minimisant l’erreur des points de contrôle correspondants, selon la méthode des moindres carrés.
  • Stratégie de recherche, l’image est déformée en utilisant les transformations qui en résultent et l’interpolation bilinéaire.

En résumé, la documentation des gels est devenue une compétence courante dans le domaine de la médecine, où des méthodes sont développées pour surmonter les traitements quantitatifs et qualitatifs des gels, grâce à des techniques de filtrage des images, sans réduire le contraste ni la compréhension dans la détection, facilitant ainsi l’optimisation de la classification des images.

Il s’agit d’une recherche de similitudes et d’inégalités entre images, afin de manifester automatiquement de nouveaux marqueurs de maladies et de former automatiquement des classes, à partir d’un ensemble d’images.

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