[发明专利]基于深度学习的冷冻电镜三维密度图后处理方法和装置有效
| 申请号： | 202210750372.0 | 申请日： | 2022-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN114841898B | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 黄胜友;何佳铧;李涛 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/40;G06T5/50;G06V10/762;G06K9/62 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 尹丽媛 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的冷冻电镜三维密度图后处理方法和装置，属于结构生物学检测技术领域，所述方法包括：构建包括多个实验密度图和关联的PDB结构的训练样本集；将每个实验密度图和其对应的模拟密度图进行分割得到多个实验密度块和多个模拟密度块；将各个实验密度图对应的多个实验密度块输入基于UNet++网络模型构建的深度学习网络得到多个预测密度块；利用目标损失函数获取预测密度块与对应的模拟密度块之间的差值，反向传播差值从而训练深度学习网络；将当前冷冻电镜密度图切割为多个当前密度块，将当前密度块输入训练好的深度学习网络，将输出的密度块进行组装得到最终密度图。本发明能够提高冷冻电镜密度图的可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 冷冻 三维 密度 处理 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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