【摘 要】
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冷冻电子显微技术（cryo-EM）在结构生物学中得到越来越广泛的应用。在应用冷冻电镜技术对分子结构进行三维重构的过程中,显微图像中颗粒的挑选效果影响着后续的颗粒分类和分析的质量,直接关系到最终三维重构的分辨率。本文考察了目标检测中的深度学习算法,对卷积网络的结构、目标检测的分类算法和目标框的坐标回归机制进行了研究。在此基础上,本文提出了一种RSelector卷积神经网络方法,用于冷冻电镜图像中的颗
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冷冻电子显微技术（cryo-EM）在结构生物学中得到越来越广泛的应用。在应用冷冻电镜技术对分子结构进行三维重构的过程中,显微图像中颗粒的挑选效果影响着后续的颗粒分类和分析的质量,直接关系到最终三维重构的分辨率。本文考察了目标检测中的深度学习算法,对卷积网络的结构、目标检测的分类算法和目标框的坐标回归机制进行了研究。在此基础上,本文提出了一种RSelector卷积神经网络方法,用于冷冻电镜图像中的颗粒挑选任务。在对通用目标检测领域的边框回归优化过程的计算和分析表明,直接针对尺度信息进行预测的损失函数计算方法必然会导致不同尺度目标预测性能的分化,在此基础上提出了尺度归一化边框回归损失函数,改进了目标检测中的目标框回归算法,对不同尺度的目标进行同速率的边框坐标回归。在几种冷冻电镜公开数据集中的测试表明,RSelector方法能够提供比现阶段最常用的几种方法更优的颗粒挑选性能,并且新的归一化边框回归损失函数提高了电镜图像颗粒挑选的位置预测准确度。
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