蛋白质冷冻电镜图像的分类算法论文

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1、论文蛋白质冷冻电镜图像的分类算法研究ClassificationofProteinCryo-EMImages蛋白质冷冻电镜图像的分类算法研究摘要本篇论文的主要工作是对模拟的蛋0质二维投影图像进行分类。这个课题源于冷冻电镜蛋G质的三维重构，对蛋白质投影图像的分类平均是蛋白质三维重构的重要前提。我们首先根据蛋白质冷冻电镜图像的形成原理，模拟产生不同投影角度的蛋0质二维图像。然后提取图像的平移旋转不变量，为之G的分类做准备。由于模拟产生的图像屮蛋G质的投影图像都是敁屮的，所以可近似忽略其平移变量。旋转不变量是通过对图

2、像做极坐标变换和傅里叶变换而提取到的。接着运用k-medoids算法，一种典型的基于划分的聚类方法，对处理盾的图像进行分类。最后采用了由Fowlkes和Mallows提出的一•种评估聚类结果的方法，用来验证本课题的分类结果。在结果分析中，我们给输入图像分别加入不同的高斯白噪声，然£：•对比不同信噪比图片的聚类结果，得出该算法能够处理的信噪比的范围。此外,我们还对比了在输入图像总数不同或类别数不同吋的分类结果。以此来全而评估k-medoids算法对蛋白质投影图像的分类效來。关键词：蛋白质，图像，分类，旋转不变性，

3、k-medoids算法CLASSIFICATIONOFPROTEINCRYO-EMIMAGESAbstractInthispaperourmainworkistoclassifysimulatedproteintwo-dimensionalprojectionimages.Thisproblemisrelatedwiththree-dimensionalreconstructionofproteinstructurefromcryo-EMdata，theprocessofclassificationandave

4、ragingoftheprojectedimageisanimportantprerequisiteforthree-dimensionalreconstructionofprotein.First，weproducesimulatedprojectionimagesofproteinfromvariousdirections,inaccordancewiththeactualcollectionofcryo-EMimages.Thenextractthetranslationandrotationinvari

5、antfromtheseimages,tobeusedasfeaturesforthefollowingclassification.Theprojectedimagesarecenteredwhenweproducesimulationimages,soitcanbeapproximatedbyignoringitstranslationalvariables.WeusethepolarcoordinatetransformationandFouriertransformtoobtainrotationali

6、nvariancesofimages.Nextuseclassicalclusteringmethods,namelyk-medoidsalgorithm,toclassifytheimages.Finally，inordertoassessthequalityoftheclassificationresults,weusetheindexproposedbytheFowlkesandMallows.Intheexperiments，weaddeddifferentGaussianwhitenoisetothe

7、inputimage，andcomparedtheresultsofclusteringwithdifferentsignaltonoiseratio，.Inordertofullyassessthek-medoidsalgorithmforprojectedimageclassification，wealsoassessedthequalityoftheclassificationbycomparingtheresultsofdifferentnumberofinputimagesanddifferentnu

8、mberofclasters.Keywords:protein,images，classification,rotationalinvariance,k-medoidsalgorithm目录蛋白质冷冻电镜图像的分类算法研究II摘SIIAbstractIllU录iv第1章绪论11•1I不口'H11»2I-玉1P^J夕卜J11•3"V匕^0.会占丰2第2章聚类,2.1聚类的定义,2.1.1