【摘 要】
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冷冻电镜(Cryo-EM)图像生物大分子颗粒识别是Cryo-EM单颗粒三维重构非常重要的环节。为了满足三维结构分辨率越来越高的要求,需要提取更多的大分子颗粒投影。人工颗粒选择尽管有计算机辅助预选,仍然成为整个三维重构的瓶颈。Cryo-EM图像低信噪比和低对比度的特点增大了生物大分子颗粒自动识别的难度。这引起了研究者的关注,很多方法被提出。阐述模板匹配、边缘检测和图像分割方法、基于特征的方法、神经网
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冷冻电镜(Cryo-EM)图像生物大分子颗粒识别是Cryo-EM单颗粒三维重构非常重要的环节。为了满足三维结构分辨率越来越高的要求,需要提取更多的大分子颗粒投影。人工颗粒选择尽管有计算机辅助预选,仍然成为整个三维重构的瓶颈。Cryo-EM图像低信噪比和低对比度的特点增大了生物大分子颗粒自动识别的难度。这引起了研究者的关注,很多方法被提出。阐述模板匹配、边缘检测和图像分割方法、基于特征的方法、神经网络、基于DoG的方法和模拟退火算法在Cryo-EM图像生物大分子颗粒识别中的运用,讨论各种方法的特点,并
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本文介绍双频在采矿业上的应用,这种应用对目前我国重大安全事故频发的采矿业来讲,具有很好的榜样作用。
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对乳腺恶性肿瘤超声图像的"恶性晕"进行分割,可以为乳腺肿瘤的鉴别诊断提供依据。采用改进的各向异性扩散滤波对乳腺恶性肿瘤超声图像进行预处理,在Li提出局部二值拟合(LBF)模型的基础上,采用结合Otsu法和数学形态学的改进LBF模型对肿瘤超声图像分别进行内外轮廓边界分割,得到乳腺肿瘤的"恶性晕"区域。与医生手工分割的"恶性晕"区域对比,并进行定量分析。该方法分割出的"恶性晕"与医生手工分割的"恶性晕