电镜图像中线粒体重建的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT(英文摘要) | 第6页 |
| 1 引言 | 第9-12页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文研究的主要内容和结构安排 | 第11-12页 |
| 2 线粒体三维重建的技术基础 | 第12-17页 |
| 2.1 数据获取和电子成像系统 | 第12-13页 |
| 2.1.1 组织样本制备 | 第12-13页 |
| 2.1.2 电子成像系统简述 | 第13页 |
| 2.2 电子显微镜与光学显微镜的主要区别 | 第13-14页 |
| 2.2.1 成像原理和反差来源 | 第13-14页 |
| 2.2.2 分辨本领和放大倍数 | 第14页 |
| 2.2.3 视野、景深和焦深 | 第14页 |
| 2.3 序列图像配准 | 第14-17页 |
| 3 线粒体检测 | 第17-33页 |
| 3.1 传统检测算法概述 | 第17-19页 |
| 3.1.1 Adaboost检测 | 第17-18页 |
| 3.1.2 Hog+SVM检测 | 第18-19页 |
| 3.2 Faster-RCNN概述 | 第19-29页 |
| 3.2.1 CNN的理论基础 | 第20-23页 |
| 3.2.2 Faster-RCNN的原理及发展 | 第23-29页 |
| 3.3 Faster-RCNN的应用及比较 | 第29-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 线粒体连接 | 第33-39页 |
| 4.1 SIFT特征匹配 | 第33-37页 |
| 4.1.1 尺度空间 | 第33-34页 |
| 4.1.2 尺度空间的连续性与极值点检测 | 第34-35页 |
| 4.1.3 去除不稳定极值点 | 第35-36页 |
| 4.1.4 特征点主方向计算 | 第36-37页 |
| 4.2 校检连接关系 | 第37-39页 |
| 5 软件平台 | 第39-46页 |
| 5.1 分布式存储 | 第39-41页 |
| 5.1.1 HDFS分布式文件系统 | 第40页 |
| 5.1.2 HDFS的读写过程 | 第40-41页 |
| 5.2 Hbase结构及原理 | 第41-42页 |
| 5.3 分布式存储环境搭建 | 第42-44页 |
| 5.4 TrakEM与大数据图像的对接 | 第44-46页 |
| 6 结果及展望 | 第46-51页 |
| 6.1 Faster-RCNN检测 | 第46-47页 |
| 6.2 多层信息融合 | 第47-48页 |
| 6.3 三维重建结果分析 | 第48-49页 |
| 6.4 总结 | 第49-50页 |
| 6.5 展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 硕士生在读期间已发表和已录用的论文情况 | 第56页 |
