Abstract
This research uses the Karhunen Loeve (KL) Algorithm and
correspondence analysis algorithm for the extraction of the
feature and find the region of interest in the sequences
multivariate images by dimensionality reduction and then comparing them to show which method gives the best results.
The potentials for using this method is illustrated through actual
examples dealing with the study of chloride secrtion by airaway
epithial cells for 21 bands. We can see that the multivariate
analysis allows to distinguish dataset of multivariate
dimensionality at once, and describe them as relations for
different sources of information in the data. We show that the
multivariate imaging can register multivariate datasets for a lot of
information that part of it may be hidden and must be extracted.
correspondence analysis algorithm for the extraction of the
feature and find the region of interest in the sequences
multivariate images by dimensionality reduction and then comparing them to show which method gives the best results.
The potentials for using this method is illustrated through actual
examples dealing with the study of chloride secrtion by airaway
epithial cells for 21 bands. We can see that the multivariate
analysis allows to distinguish dataset of multivariate
dimensionality at once, and describe them as relations for
different sources of information in the data. We show that the
multivariate imaging can register multivariate datasets for a lot of
information that part of it may be hidden and must be extracted.
Abstract
يستخدم هذا البحث خوارزمية كارهونين لوف (كوالا لمبور) و
خوارزمية تحليل المراسلات لاستخراج
ميزة والعثور على المنطقة ذات الاهتمام في تسلسل
صور متعددة المتغيرات عن طريق تقليل الأبعاد ثم مقارنتها لإظهار الطريقة التي تعطي أفضل النتائج.
يتم توضيح إمكانات استخدام هذه الطريقة من خلال الفعلي
أمثلة تتناول دراسة إفراز الكلوريد عن طريق مجرى الهواء
الخلايا الظهارية لمدة 21 العصابات. يمكننا أن نرى أن متعدد المتغيرات
يسمح التحليل بتمييز مجموعة البيانات متعددة المتغيرات
الأبعاد في آن واحد ، ووصفها بأنها علاقات ل
مصادر مختلفة للمعلومات في البيانات. وتبين لنا أن
التصوير متعدد المتغيرات يمكن تسجيل مجموعات البيانات متعددة المتغيرات لكثير من
المعلومات التي قد تكون مخفية جزء منه ويجب استخراجها.
خوارزمية تحليل المراسلات لاستخراج
ميزة والعثور على المنطقة ذات الاهتمام في تسلسل
صور متعددة المتغيرات عن طريق تقليل الأبعاد ثم مقارنتها لإظهار الطريقة التي تعطي أفضل النتائج.
يتم توضيح إمكانات استخدام هذه الطريقة من خلال الفعلي
أمثلة تتناول دراسة إفراز الكلوريد عن طريق مجرى الهواء
الخلايا الظهارية لمدة 21 العصابات. يمكننا أن نرى أن متعدد المتغيرات
يسمح التحليل بتمييز مجموعة البيانات متعددة المتغيرات
الأبعاد في آن واحد ، ووصفها بأنها علاقات ل
مصادر مختلفة للمعلومات في البيانات. وتبين لنا أن
التصوير متعدد المتغيرات يمكن تسجيل مجموعات البيانات متعددة المتغيرات لكثير من
المعلومات التي قد تكون مخفية جزء منه ويجب استخراجها.