Feature extraction for classification of thin-layer chromatography images

• Tipo: Artigo em Revista Científica Internacional
• Data: 2005

Autores

Sousa, AV (Autor) Outra; Mendonca, AM (Autor) FEUP; Campilho, A (Autor) FEUP; Aguiar, R (Autor) Outra; Miranda, CS (Autor) Outra

Revista

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Título: IMAGE ANALYSIS AND RECOGNITION

Vol. 13

Páginas: 974-981

Indexação

ISI Web of Knowledge - 4 Citações

Scopus - 5 Citações

Classificação Científica

FOS: Ciências exactas e naturais > Ciências da computação e da informação

CORDIS: Ciências Tecnológicas > Tecnologia > Tecnologia de computadores > Processamento de imagem ; Ciências Tecnológicas > Engenharia > Engenharia biomédica

Outras Informações

ID Authenticus: P-000-5X6

DOI: 10.1007/11559573_118

Abstract (EN): Thin-Layer Chromatography images are used to detect and identify the presence of specific oligosaccharides, expressed by the existence, at different positions, of bands in the gel image. 1D gaussian deconvolution, commonly used for band detection, does not produce good results due to the large curvature observed in the bands. To overcome this uncertainty on the band position, we propose a novel feature extraction methodology that allows an accurate modeling of curved bands. The features are used to classify the data into two different classes, to differentiate normal from pathologic cases. The paper presents the developed methodology together with the analysis and discussion of the results.

Idioma: Inglês

Tipo (Avaliação Docente): Científica

Nº de páginas: 8