ANOSHINA, Nadezhda A., Andrey S. KRYLOV a Dmitry SOROKIN. Correlation-based 2D Registration Method for Single Particle Cryo-EM Images. Online. In Seventh International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA), 2017. Montreal: IEEE, 2017, s. 1-6. ISBN 978-1-5386-1842-4. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1109/IPTA.2017.8310125.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Correlation-based 2D Registration Method for Single Particle Cryo-EM Images
Autoři ANOSHINA, Nadezhda A. (643 Rusko), Andrey S. KRYLOV (643 Rusko) a Dmitry SOROKIN (643 Rusko, garant, domácí).
Vydání Montreal, Seventh International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA), 2017, od s. 1-6, 6 s. 2017.
Nakladatel IEEE
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Spojené státy
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
Kód RIV RIV/00216224:14330/17:00102166
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-1-5386-1842-4
ISSN 2154-512X
Doi http://dx.doi.org/10.1109/IPTA.2017.8310125
UT WoS 000428743900049
Klíčová slova anglicky Image registration; cryo-electron microscopy; cryo-EM particle alignment
Štítky CBIA, cbia-web
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 30. 4. 2019 06:09.
Anotace
The amount of image data generated in single particle cryo-electron microscopy (cryo-EM) is huge. This technique is based on the reconstruction of the 3D model of a particle using its 2D projections. The most common way to reduce the noise in particle projection images is averaging. The essential step before the averaging is the alignment of projections. In this work, we propose a fast 2D rigid registration approach for alignment of particle projections in single particle cryo- EM. We used cross-correlation in Fourier domain combined with polar transform to find the rotation angle invariant to the shift between the images. For translation vector estimation we used a fast version of upsampled image correlation. Our approach was evaluated on specifically created synthetic dataset. An experimental comparison with a a widely used in existing software iterative method has been performed. In addition, it was successfully applied to a real dataset from the Electron Microscopy Data Bank (EMDB).
VytisknoutZobrazeno: 25. 4. 2024 09:22