基于小批量梯度下降和Spark分布式方法的局部断层细化对齐

发布时间：2023-12-09 10:02

　　生物样品在获取电子冷冻断层扫描(cryo-ET)图像时的辐射损伤,信息缺失和低信号噪声比(SNR),限制了从断层数据中恢复3维结构信息。仿照电子低温显微镜(cryo-EM)单颗粒3维重构技术,对局部断层数据进行对齐和平均,产生高精度大分子复合体的3维结构。现有的局部断层对齐技术都会涉及6个自由度(3个旋转参数、3个平移参数),因此,它们在每次迭代对齐中处理整个3维体积图像来计算这6个自由度,这是计算密集型的。针对上述问题,本文提出一种基于小批量梯度下降(MBGD)方法实现局部断层3维数据细化对齐,并首次利用Spark分布式框架实现局部断层对齐全局择优。通过对仿真数据和实验数据的对齐,基于小批量梯度下降细化对齐算法与基线方法相比,实现了对齐精度和速度的提高。

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
0 引 言
1 相关研究
    1.1 电子冷冻断层扫描技术和局部断层平均技术
    1.2 局部断层对齐
    1.3 Spark分布式计算框架
2 基于小批量梯度下降和Spark分布式框架的局部断层细化对齐
    2.1 基于实空间的局部断层对齐优化
    2.2 基于Spark架构分布式并行局部断层细化对齐过程
3 实验与分析
    3.1 仿真数据
    3.2 实验数据
    3.3 实验环境
    3.4 实验数据分类
    3.5 不同局部断层对齐算法精度比较
    3.6 不同局部断层对齐算法运算时间比较
4 结 论



本文编号：3871348