प्रोटीन जैल से डेटा का विश्लेषण करने के लिए ओपनसीवी का उपयोग

Question

तो मैं क्या करना चाहता हूं, कम से कम भविष्य में, मोबाइल प्लेटफ़ॉर्म (जैसे एंड्रॉइड) पर पोर्ट किया जा सकता है जो प्रोटीन जेल की छवि को स्कैन कर सकता है और एक कॉलम में बैंड की संख्या (यानी भार) की संख्या, रिश्तेदार एकाग्रता (बैंड की मोटाई), और प्रत्येक कॉलम में प्रत्येक के वजन जैसे डेटा लौटाएं।

उन लोगों के लिए जो परिचित नहीं हैं, इनकार करने वाले प्रोटीन के मिश्रण (मूल रूप से, सीधे पूर्ण किए गए अणु) प्रत्येक कॉलम में लोड होते हैं, और बिजली के उपयोग के साथ प्रोटीन को जेल के माध्यम से खींचा जाता है (क्योंकि प्रोटीन ध्रुवीय अणु होते हैं)। इस छवि के प्रत्येक पक्ष के अंतिम कॉलम http://i52.tinypic.com/205cyrl.gif हैं जहां आप ज्ञात वजन के प्रोटीन का मिश्रण डालते हैं (इसलिए यदि आपके पास 4 अलग-अलग वजन हैं, तो शीर्ष पर बैंड सबसे बड़ा वजन है, और प्रोटीन का वजन/आकार आगे घटता है यह नीचे यात्रा)। ओपनसीवी का उपयोग करके विश्लेषण करना संभव है? दी गई छवि वास्तव में साफ दिखने वाली जेल है, वे अक्सर वास्तव में गन्दा हो सकती हैं (Google छवियां देखें)। मुझे लगा कि अगर मैंने उपयोगकर्ता को कॉलम की संख्या दर्ज करने की इजाजत दी है, जिसमें कॉलम ज्ञात वजन मार्कर और उनके वास्तविक भार होते हैं, साथ ही साथ जेल के किनारों के आकार के लिए समायोज्य आयताकार प्रदान करते हैं, तो हो सकता है कि स्कैन करना संभव हो और इन जेल की छवियों से डेटा निकालें? मैं ओपनसीवी पर एक पाठ्यपुस्तक के माध्यम से स्किम किया लेकिन मुझे कोई स्पष्ट और भरोसेमंद तरीका नहीं दिखाई दे रहा था। कोई विचार? शायद एक अलग पुस्तकालय बेहतर अनुकूल होगा?

Answer 1

मैं तुम्हें OpenCV का उपयोग कर

मेरे दृष्टिकोण एक रंग के आधार जुदाई होगा ऐसा कर सकते हैं विश्वास करते हैं। और फिर अलग अलग घटकों की गिनती।

बड़ा में कदम अपने अनुप्रयोग के लिए निम्न चरणों करना होगा:

1. लोड छवि, आपके ऐप के जीयूआई के माध्यम से मैन्युअल पैमाने पर घुमाने के लिए, अपनी आवश्यकताओं से मिलान करने के लिए

2. एक दूसरे ग्रेस्केल बनाएं छवि जिसमें प्रत्येक पिक्सेल में [0,255] के बीच एक मान होता है, जो दर्शाता है कि मूल बिंदु का रंग लक्ष्य रंग से कितना अच्छा है (this image के मामले में नीले रंग की छाया) मेरे प्रयोगों में से एक मैंने अवधारणा का उपयोग किया है एक निश्चित रंग की वस्तुओं को निकालने के लिए अस्पष्ट सेट और अल्फा कटौती का। त्रिकोणीय सदस्यता समारोह ने मुझे बहुत अच्छे परिणाम दिए। इसका मतलब यह था कि मैंने triangular functions for all three color channels आरजीबी परिभाषित किया है, और इनपुट के रूप में दिए गए प्रत्येक रंग के लिए अपना परिणाम सारांशित किया है। यदि रंग के मूल्य त्रिकोण के केंद्रों के करीब थे, तो मेरे पास एक मजबूत समानता थी। इसके अलावा, त्रिकोण की चौड़ाई को नियंत्रित करके आप मैचों की सहिष्णुता को परिभाषित कर सकते हैं। (एक और विकल्प ट्रैपेज़ॉयडल सदस्यता कार्यों का उपयोग करना होगा)

3. इस बिंदु पर आपके पास ग्रेस्केल छवि है, जहां पृष्ठभूमि (जेल) काला है और प्रोटीन भूरे/सफेद हैं। यदि आप कुछ शोर को साफ़ करना चाहते हैं तो morphological operators (पृष्ठ 127) ईरोड और फैलाएं (ओपनसीवी में सीवीईआरओडी और सीवीडेलेट)।

4. यह करने के बाद, इस great openCV based blob extraction library का उपयोग शेष ग्रे क्षेत्रों के सीमांकन बॉक्स को निकालने के लिए कर सकते हैं - प्रोटीन

5. सीमांकन बक्से के सभी निर्देशांक आप अपने स्वयं के एल्गोरिदम लागू कर सकते हैं जो कुछ डेटा निकालने के होने का प्रतिनिधित्व आप

मेरी राय में ओपनसीवी आपको सभी necesarry उपकरण देता है। हालांकि एक पूरी तरह से स्वचालित समाधान प्राप्त करना मुश्किल हो सकता है।लेकिन मुझे यकीन है कि आप आसानी से एक जीयूआई बना सकते हैं जहां आप ऊपर वर्णित चरणों के दौरान आवेदन करने वाले ऑपरेटरों के पैरामीटर सेट कर सकते हैं

एंड्रॉइड के लिए: मैं मोबाइल प्लेटफ़ॉर्म के लिए विकसित नहीं हुआ था, लेकिन मुझे पता है कि आप कर सकते हैं इन उपकरणों के लिए सी ++ ऐप्स बनाएं - आईफोन & ओपनसीवी के संबंध में कई प्रश्न पढ़े हैं, इसलिए मुझे लगता है कि आपका ऐप पोर्टेबल होगा, या कम से कम छवि प्रसंस्करण भाग (जीयूआई बहुत मंच विशिष्ट हो सकता है)।