基于深度学习的冷冻电镜蛋白质颗粒自动挑选算法
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 相关研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 项目来源及研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4 论文结构 | 第11-12页 |
| 2 相关背景介绍 | 第12-22页 |
| 2.1 冷冻电镜技术 | 第12-16页 |
| 2.2 图像处理技术 | 第16-20页 |
| 2.3 算法平台 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 颗粒自动挑选算法设计 | 第22-35页 |
| 3.1 问题分析 | 第22-25页 |
| 3.2 算法整体设计 | 第25-26页 |
| 3.3 数据处理部分 | 第26-28页 |
| 3.4 卷积神经网络部分 | 第28-32页 |
| 3.5 颗粒挑选部分 | 第32-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 颗粒自动挑选算法实现 | 第35-44页 |
| 4.1 算法流程 | 第35-36页 |
| 4.2 数据处理部分实现 | 第36-39页 |
| 4.3 卷积神经网络部分实现 | 第39-41页 |
| 4.4 颗粒挑选部分实现 | 第41-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 5 算法测试 | 第44-57页 |
| 5.1 测试数据与流程 | 第44-46页 |
| 5.2 算法评价标准 | 第46-49页 |
| 5.3 算法性能分析 | 第49-56页 |
| 5.4 总结 | 第56-57页 |
| 6 总结与展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录 | 第62页 |
