단백질 2-DE 이미지 분석에서 단백질 자체가 가지고 있는 불안정성과 2-DE 실험이 가지고 있는 근본적인 문제점으로 인하여 이미지 스팟 매칭 분석의 정확도가 낮아지게 된다. 이 논문에서는 다중 참조이미지를 사용하여, 스팟 매칭 패턴의 정확도에 큰 영향을 주는 이미지 찌그러짐을 보완하고, 그에 따른 노이즈 스팟 제거와 참조 이미지 품질에 의한 정확도 저하를 최소화하는 방법을 제안하였다. 또한 2-DE 이미지의 데이터 특성에 의하여 이미지 수가 증가할 때 성능이 급격히 떨어지는 문제를 해결하기 위하여, 다중 참조이미지를 사용하여 구축한 스팟 매칭 데이터베이스를 이미지의 생물학적 특성에 의하여 "분할 및 확장" 방법을 사용하여, 정확도를 향상시키는 동시에 패턴 길이를 보장하는 스팟 매칭 패턴을 효과적으로 생성하였다. 실험에서는 실제 인간 2-DE 이미지 데이터를 사용하여 제안한 방법의 타당성을 보여준다.
In protein 2-DE image analysis, the accuracy of spot-matching operation which identifies the spot of the same protein in each 2-DE gel image is intensively influenced by the errors caused by the various experimental conditions. This paper proposes an efficient method to find more accurate spot-matching patterns based on multiple reference gel images in spot-matching pattern analysis in protein 2-DE image analysis. Additionally, in order to improve the reduce the execution time which is increased exponentially along with the increasing number of gel images, a "partition then extension" framework is used to find spot-matching pattern of long length and of higher accuracy. In the experiments on real 2-DE images of human liver tissue are used to confirm the accuracy and the efficiency of the proposed algorithm.
