論文の概要: Classification of diffraction patterns using a convolutional neural network in single particle imaging experiments performed at X-ray free-electron lasers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09020v1
• Date: Thu, 16 Dec 2021 17:03:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-17 17:51:19.697706
• Title: Classification of diffraction patterns using a convolutional neural network in single particle imaging experiments performed at X-ray free-electron lasers
• Title（参考訳）: x線自由電子レーザーによる単一粒子イメージング実験における畳み込みニューラルネットワークを用いた回折パターンの分類
• Authors: Dameli Assalauova, Alexandr Ignatenko, Fabian Isensee, Sergey Bobkov, Darya Trofimova, and Ivan A. Vartanyants
• Abstract要約: X線自由電子レーザー(XFEL)における単一粒子イメージング(SPI)は、その自然環境における粒子の3次元構造を決定するのに特に適している。 再建を成功させるためには、単一のヒットに由来する回折パターンを多数の取得パターンから分離する必要がある。 本稿では,この課題を画像分類問題として定式化し,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを用いて解決することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.65540150901678
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Single particle imaging (SPI) at X-ray free electron lasers (XFELs) is particularly well suited to determine the 3D structure of particles in their native environment. For a successful reconstruction, diffraction patterns originating from a single hit must be isolated from a large number of acquired patterns. We propose to formulate this task as an image classification problem and solve it using convolutional neural network (CNN) architectures. Two CNN configurations are developed: one that maximises the F1-score and one that emphasises high recall. We also combine the CNNs with expectation maximization (EM) selection as well as size filtering. We observed that our CNN selections have lower contrast in power spectral density functions relative to the EM selection, used in our previous work. However, the reconstruction of our CNN-based selections gives similar results. Introducing CNNs into SPI experiments allows streamlining the reconstruction pipeline, enables researchers to classify patterns on the fly, and, as a consequence, enables them to tightly control the duration of their experiments. We think that bringing non-standard artificial intelligence (AI) based solutions in a well-described SPI analysis workflow may be beneficial for the future development of the SPI experiments.
• Abstract（参考訳）: X線自由電子レーザー(XFEL)における単一粒子イメージング(SPI)は、その自然環境における粒子の3次元構造を決定するのに特に適している。 再建を成功させるためには、単一のヒットに由来する回折パターンを多数の取得パターンから分離する必要がある。 本稿では,この課題を画像分類問題として定式化し,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを用いて解決することを提案する。 2つのCNN構成が開発され、1つはF1スコアを最大化し、もう1つはハイリコールを強調する。 また,CNNと予測最大化(EM)選択,およびサイズフィルタリングを組み合わせる。 我々は,これまでの研究で使用したem選択と比較して,cnn選択のパワースペクトル密度関数のコントラストが小さいことを見出した。 しかし、cnnに基づく選択の再構築も同様の結果をもたらす。 CNNをSPI実験に導入することで、再構築パイプラインの合理化、研究者によるハエのパターンの分類、その結果、実験期間の厳密な制御が可能になる。 我々は、非標準人工知能(AI)ベースのソリューションを十分に記述されたSPI分析ワークフローに導入することは、将来のSPI実験の発展に有益であると考えている。

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