論文の概要: Probabilistic PolarGMM: Unsupervised Cluster Learning of Very Noisy Projection Images of Unknown Pose

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12959v1
• Date: Sun, 26 Jun 2022 20:20:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-28 14:18:02.308332
• Title: Probabilistic PolarGMM: Unsupervised Cluster Learning of Very Noisy Projection Images of Unknown Pose
• Title（参考訳）: 確率的polargmm:未知ポーズの非常にノイズの投影画像の教師なしクラスタ学習
• Authors: Supawit Chockchowwat, Chandrajit L. Bajaj
• Abstract要約: 本研究では,予測(EM)アルゴリズムを用いてソフトクラスタを教師なしで学習する方法を示す。 得られた回転クラスターは、ペアのアライメント不完全な存在に対して堅牢である。 シミュレーションされたCryo-EMデータセットのベンチマークでは、標準の単一粒子Cryo-EMツールと比較して、PolarGMMのパフォーマンスが向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5156484100374059
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A crucial step in single particle analysis (SPA) of cryogenic electron microscopy (Cryo-EM), 2D classification and alignment takes a collection of noisy particle images to infer orientations and group similar images together. Averaging these aligned and clustered noisy images produces a set of clean images, ready for further analysis such as 3D reconstruction. Fourier-Bessel steerable principal component analysis (FBsPCA) enables an efficient, adaptable, low-rank rotation operator. We extend the FBsPCA to additionally handle translations. In this extended FBsPCA representation, we use a probabilistic polar-coordinate Gaussian mixture model to learn soft clusters in an unsupervised fashion using an expectation maximization (EM) algorithm. The obtained rotational clusters are thus additionally robust to the presence of pairwise alignment imperfections. Multiple benchmarks from simulated Cryo-EM datasets show probabilistic PolarGMM's improved performance in comparisons with standard single-particle Cryo-EM tools, EMAN2 and RELION, in terms of various clustering metrics and alignment errors.
• Abstract（参考訳）: 極低温電子顕微鏡(cryo-em)の単一粒子分析(spa)において重要なステップである2d分類とアライメントは、ノイズの粒子画像の収集によって配向を推定し、類似の画像をグループ化する。 これらのアライメントとクラスタリングされたノイズの画像を平均化すると、クリーンな画像が生成され、3D再構成などのさらなる分析の準備が整う。 Fourier-Bessel steerable principal component analysis (FBsPCA) は、効率的で適応性の高いローランク回転演算子を実現する。 FBsPCAを拡張して翻訳も処理します。 この拡張FBsPCA表現では、確率的極座標ガウス混合モデルを用いて、予測最大化(EM)アルゴリズムを用いて、教師なしの方法でソフトクラスタを学習する。 したがって、得られた回転クラスターは、ペアアライメントの不完全性の存在にさらに頑健である。 シミュレーションされたCryo-EMデータセットからの複数のベンチマークは、標準的な単一粒子Cryo-EMツールであるEMAN2とRELIONと比較して、様々なクラスタリングメトリクスとアライメントエラーの観点から確率論的PolaGMMの性能改善を示している。

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