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

Матем. биология и биоинформ., 2017, том 12, выпуск 2, страницы 411–434 (Mi mbb303)

Эта публикация цитируется в 2 статьях

Интеллектуальный анализ данных

Сравнительный анализ подходов к классификации дифракционных изображений биологических частиц, получаемых в экспериментах по когерентной рентгеновской дифракционной микроскопии

С. А. Бобков

Национальный исследовательский центр “Курчатовский Институт”, Москва, Россия

Аннотация: Метод когерентной рентгеновской дифракционной микроскопии дает возможность определения трехмерной структуры наноразмерных объектов, в том числе таких биологических частиц, как белки и вирусы, с разрешением до 1 Å. В таких экспериментах излучение лазера на свободных электронах рассеивается на изучаемых объектах. На основе собранных дифракционных изображений можно определить исходную структуру объекта. Однако далеко не все дифракционные изображения, получаемые в экспериментах, подходят для восстановления структуры. Большинство изображений бывают пустыми, многие изображения относится к частицам примеси, другие содержат дифракционную картину от нескольких частиц. Таким образом, классификация изображений по типу структуры становится важным этапом первичной обработки данных. В работе сравниваются несколько подходов к классификации изображений по типу структуры. Сравнение проведено на разных наборах экспериментальных данных. В 2017 году начал работу новый лазер на свободных электронах European XFEL, который позволит регистрировать до 27000 дифракционных изображений в секунду. В статье представлены результаты исследования возможности применения разных подходов для классификации изображений в экспериментах на European XFEL в потоковом режиме.

Ключевые слова: когерентная рентгеновская дифракционная микроскопия, биологические частицы, корреляционные коэффициенты, метод опорных векторов, метод к-средних, метод спектральной кластеризации, многослойный перцептрон, свёрточная нейронная сеть.

УДК: 004.02, 004.94

Материал поступил в редакцию 01.11.2017, опубликован 29.11.2017

DOI: 10.17537/2017.12.411



© МИАН, 2024