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Die Auswahl von Partikeln aus digitalen Mikrografien ist ein wesentlicher Schritt in der Einzelpartikel-Elektronen-Kryo-Mikroskopie (Kryo-EM). Da die manuelle Auswahl kompletter Datensätze – die typischerweise Tausende von Partikeln umfassen – ein mühsamer und zeitaufwändiger Prozess ist, wurden zahlreiche automatische Partikelpicker entwickelt. Allerdings stellen nicht ideale Datensätze eine Herausforderung für das Partikelauslesen dar. Hier präsentieren wir die Partikelauslesesoftware crYOLO, die auf dem Deep-Learning-Objekterkennungssystem You Only Look Once (YOLO) basiert. Nach dem Training des Netzwerks mit 200-2500 Partikeln pro Datensatz erkennt es automatisch Partikel mit hoher Rückrufrate und Präzision und erreicht eine Geschwindigkeit von bis zu fünf Mikrografien pro Sekunde. Darüber hinaus präsentieren wir ein allgemeines crYOLO-Netzwerk, das in der Lage ist, aus zuvor unbekannten Datensätzen auszulesen, was eine vollständig automatisierte Datenvorverarbeitung in Echtzeit während der Datenerfassung ermöglicht. crYOLO ist als eigenständiges Programm unter http://sphire.mpg.de/ verfügbar und wird im Rahmen des Bildverarbeitungsworkflows in SPHIRE verteilt.
Wagner et al. (Mi,) haben diese Frage untersucht.
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