RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Математическая биология и биоинформатика // Архив

Матем. биология и биоинформ., 2016, том 11, выпуск 2, страницы 299–310 (Mi mbb259)

Эта публикация цитируется в 1 статье

Математическое моделирование

Классификация дифракционных изображений биологических макромолекул с разными типами симметрии в экспериментах по когерентной рентгеновской дифракционной микроскопии

С. А. Бобковa, А. Б. Теслюкba, В. А. Ильинcba, И. А. Вартаньянцde

a Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт", Москва, Россия
b Московский физико-технический институт, Москва, Россия
c Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва, Россия
d Немецкий электронный синхротрон ДЕЗИ, Гамбург, Германия
e Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Москва, Россия

Аннотация: В экспериментах по когерентной рентгеновской дифракционной микроскопии около 1% получаемых дифракционных изображений содержат вклад от одиночной частицы и подходят для восстановления структуры, остальные изображения содержат вклад от нескольких частиц или капель раствора. Требуется провести классификацию, чтобы выделить изображения одиночных частиц. Для классификации дифракционных изображений разработан метод на основе корреляционных коэффициентов, который был успешно применен для экспериментальных изображений вируса PBCV-1 и бактериофага Т4. В данной статье рассмотрена задача классификации дифракционных изображений соответствующих семи видам биологических частиц с разными типами симметрий. Результаты подтверждают применимость метода на основе корреляционных коэффициентов для классификации дифракционных изображений в соответствии с типом исходных частиц. Также в работе исследовано влияние типов симметрии частиц и размера обучающего набора на точность классификации.

Ключевые слова: когерентная рентгеновская дифракционная микроскопия, классификация, корреляционные коэффициенты, метод опорных векторов.

УДК: 004.02, 004.94

Материал поступил в редакцию 06.10.2016, опубликован 28.11.2016

DOI: 10.17537/2016.11.299



© МИАН, 2024