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超低信噪比冷冻电镜图像的深度学习去噪算法—DWT-CAE
外文标题：Noise Reduction Algorithm on the Extremely Low Signal-noise Ratio CryoEM Images Based on Deep Learning Methods-DWT-CAE
文献类型：期刊
期刊名称：小型微型计算机系统
年：2019
卷：40
期：6
页码：1340-1345
ISSN：1000-1220
关键词：深度学习;冷冻电镜;粒子挑选;去噪
所属部门：信息学院；数学科学研究院
链接地址：http://d.oldg.wanfangdata.com.cn/Periodical_xxwxjsjxt201906037.aspx
摘要：冷冻电镜成像技术是获取蛋白质等生物分子结构的重要途径之一,对研究蛋白质功能特性以及在制药、医疗、疾病防治等方面的应用有着重要意义.针对冷冻电镜图像的大数据量和超低信噪比特征,本文着重研究了冷冻电镜图像去噪和颗粒挑选的方法.结合卷积神经网络模型和自动编码机模型,提出了用于去噪的EM-CAE( Electron Microscopy-Convolutional AutoEn-coder)方法,并在实验中验证了算法的效果.针对原始图像噪声的复杂特点,本文对EM-CAE方法做进一步改进,将自动编码机模型与小波变换相结合,提出DWT-CAE(Discrete Wavelet Transform-Convolutional AutoEncoder)算法.由于现实中被标注好的粒子图像十分缺乏,本文根据已解析出结构的蛋白质,设计生成算法构造了人工图像protein-projection数据集.实验中DWT-CAE方法在protein-projection数据集和真实数据集上均取得了良好的效果.最后,本文进行了一系列对比实验,进一步证明了DWT-CAE方法在图像去噪和颗粒边缘确定方面的优势.
DOI：10.3969/j.issn.1000-1220.2019.06.037
百度学术：超低信噪比冷冻电镜图像的深度学习去噪算法—DWT-CAE
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