基于小批量梯度下降和Spark分布式方法的局部断层细化对齐

摘要

cqvip:生物样品在获取电子冷冻断层扫描(cryo-ET)图像时的辐射损伤,信息缺失和低信号噪声比(SNR),限制了从断层数据中恢复3维结构信息。仿照电子低温显微镜(cryo-EM)单颗粒3维重构技术,对局部断层数据进行对齐和平均,产生高精度大分子复合体的3维结构。现有的局部断层对齐技术都会涉及6个自由度(3个旋转参数、3个平移参数),因此,它们在每次迭代对齐中处理整个3维体积图像来计算这6个自由度,这是计算密集型的。针对上述问题,本文提出一种基于小批量梯度下降(MBGD)方法实现局部断层3维数据细化对齐,并首次利用Spark分布式框架实现局部断层对齐全局择优。通过对仿真数据和实验数据的对齐,基于小批量梯度下降细化对齐算法与基线方法相比,实现了对齐精度和速度的提高。