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3D 可视化:利用期望最大化算法了解3D数据的高斯混合模型

于 2023-03-15 发布 文件大小:5.09 kB
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代码说明:

传统的单粒子重建方法使用傅立叶或delta 函数基础来表示粒子密度图。我们提出了一个更灵活的算法,可以根据数据适应性地选择基础。由于基础适合数据,跟使用固定基础重建相比,分辨率和讯噪比(SNR) 都得到提高。而且,该算法自动遮盖粒子,使得粒子从背景中分离出来,无需在精制循环中使用专门滤波器或者蒙层。该算法是基于贝叶斯定理最大后验框架中表示,使用有效优化算法获得最大化。评估使用模拟和实际的低温电子显微镜数据,显示分辨率和 SNR 改进以及从背景中有效遮挡粒子。

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