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Segmentation basée sur l’apprentissage profond des tomogrammes cryoélectroniques
JoVE 신문
생물학
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JoVE 신문 생물학
Deep Learning-Based Segmentation of Cryo-Electron Tomograms
DOI:

10:25 min

November 11, 2022

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Chapters

  • 00:05Introduction
  • 00:45Image Import and Preprocessing
  • 02:45Creating Training Data
  • 05:13Using the Segmentation Wizard for Iterative Training
  • 06:52Apply the Network
  • 07:36Segmentation Manipulation and Cleanup
  • 08:16Results: Analysis of the Tomogram of DIV 5 Hippocampal Rat Neuron
  • 09:40Conclusion

Summary

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Il s’agit d’une méthode d’entraînement d’un U-Net multi-coupes pour la segmentation multi-classe de tomogrammes cryo-électroniques en utilisant une partie d’un tomogramme comme entrée d’apprentissage. Nous décrivons comment déduire ce réseau à d’autres tomogrammes et comment extraire des segmentations pour des analyses plus approfondies, telles que la moyenne des sous-tomogrammes et le traçage filamentaire.

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