Computing of the Fuzzy Membership Function for Karyotype Classification

핵형 분류를 위한 퍼지 멤버쉽 함수의 처리

Many researchers have been studied for the automatic chromosome karyotype classification and analysis. For the automatic classify the each chromosome which is the image in microscope, it is necessary to process the sub-procedure, ie. image pre-processing, implementing karyotype classifier. The image pre-processing proceeded the each chromosome separation, the noise exception and the feature parameter extraction. The extracted morphological feature parameter were the centromeric index(C.I.), the relative length ratio(R.L.), and the relative area ratio(R.A.). In this paper, the fuzzy classifier was implemented for the human chromosome karyotype classification. The extracted morphological feature parameter were used in the input parameter of fuzzy classifier. We studied about the selection of the membership function for the optimal fuzzy classifier in each chromosome groups.

많은 연구자들이 자동 염색체 핵형 분류와 해석을 연구하고 있다. 현미경상의 이미지를 개개의 염색체로 자동 분류하기 위해서는 이미지 전처리 핵형 분류기 구현 등의 세부 절차가 필요하다. 이미지 전처리에서는 개개의 염색체 분리, 잡음 제거, 특징 파라미터 추출을 진행한다. 추출된 형태학적 특징 파라미터는 동원체 지수, 상대 길이비, 상대 면적비이다. 본 논문에서는 인간 염색체 핵형 분류를 위하여 퍼지 분류기가 사용되어졌다. 추출된 형태학적 특징 파라미터가 퍼지 분류기의 입력 파라미터로 사용되었다. 우리는 개개의 염색체 그룹에 대한 최적 퍼지 분류기를 위하여 멤버쉽 함수를 선택하는 것을 연구하였다.