基于深度學(xué)習(xí)的冷凍電鏡圖像顆粒挑選算法：原理、應(yīng)用與優(yōu)化一、引言1.1研究背景與意義在生命科學(xué)領(lǐng)域，對(duì)生物大分子結(jié)構(gòu)的探索一直是核心任務(wù)之一。生物大分子，如蛋白質(zhì)、核酸等，它們的結(jié)構(gòu)與生物體的生理功能、疾病的發(fā)生發(fā)展機(jī)制等密切相關(guān)。深入了解這些生物大分子的三維結(jié)構(gòu)，能夠?yàn)榻沂旧^程的奧秘、開發(fā)新型藥物以及攻克疑難病癥提供關(guān)鍵的理論依據(jù)。冷凍電鏡技術(shù)（Cryogenic-electronmicroscopy，Cryo-EM）的出現(xiàn)，為生物大分子結(jié)構(gòu)研究帶來了革命性的突破，使科學(xué)家們能夠在接近生理狀態(tài)下對(duì)生物大分子進(jìn)行高分辨率成像，極大地推動(dòng)了結(jié)構(gòu)生物學(xué)的發(fā)展。冷凍電鏡技術(shù)通過將生物樣品迅速冷凍至液氮溫度，使其固定在玻璃態(tài)冰中，有效避免了傳統(tǒng)制樣過程中化學(xué)固定、染色等步驟對(duì)生物大分子結(jié)構(gòu)的影響，從而最大程度地保留了樣品的天然結(jié)構(gòu)信息。在數(shù)據(jù)采集階段，利用透射電子顯微鏡對(duì)冷凍樣品進(jìn)行成像，獲取大量生物大分子在不同角度下的二維投影圖像。隨后，借助計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)，對(duì)這些二維圖像進(jìn)行分析、對(duì)齊和三維重構(gòu)，最終得到生物大分子的三維結(jié)構(gòu)模型。在冷凍電鏡技術(shù)的發(fā)展歷程中，2013年是一個(gè)具有里程碑意義的節(jié)點(diǎn)。此后，冷凍電鏡分辨率取得了重大突破，成功提高到接近原子水平。2016年，研究人員利用冷凍電鏡報(bào)道了谷氨酸脫氫酶的3D結(jié)構(gòu)（334kDa），分辨率更是達(dá)到了驚人的1.8?。這些突破性進(jìn)展使得冷凍電鏡技術(shù)在生物大分子結(jié)構(gòu)研究領(lǐng)域的地位愈發(fā)重要，成為了眾多科研工作者研究生物大分子結(jié)構(gòu)與功能的首選技術(shù)手段。在冷凍電鏡技術(shù)流程中，顆粒挑選算法起著至關(guān)重要的作用，它是決定能否準(zhǔn)確、高效地獲得生物大分子高分辨率結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。冷凍電鏡所采集到的圖像包含大量的信息，其中既有所需的生物大分子顆粒圖像，也存在著各種噪聲、雜質(zhì)以及不相關(guān)的背景信息。顆粒挑選算法的主要任務(wù)就是從這些復(fù)雜的圖像中精準(zhǔn)地識(shí)別和提取出生物大分子顆粒，為后續(xù)的三維重構(gòu)提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。早期的顆粒挑選方法主要依賴于人工操作，研究人員需要憑借豐富的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)，在顯微鏡下逐一對(duì)圖像中的顆粒進(jìn)行手動(dòng)標(biāo)記和挑選。這種方法雖然能夠保證挑選的準(zhǔn)確性，但效率極低，耗費(fèi)大量的時(shí)間和人力，而且容易受到主觀因素的影響，不同的操作人員可能會(huì)得到不同的挑選結(jié)果。隨著冷凍電鏡技術(shù)的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)采集的速度和規(guī)模不斷提高，人工挑選顆粒的方法已經(jīng)無法滿足實(shí)際需求，因此，自動(dòng)化的顆粒挑選算法應(yīng)運(yùn)而生。傳統(tǒng)的自動(dòng)化顆粒挑選算法，如基于模板匹配的方法、基于特征提取的方法等，在一定程度上提高了挑選效率，但它們?nèi)匀淮嬖谥T多局限性?；谀０迤ヅ涞姆椒ㄐ枰A(yù)先構(gòu)建準(zhǔn)確的顆粒模板，然而在實(shí)際應(yīng)用中，由于生物大分子的結(jié)構(gòu)多樣性和復(fù)雜性，很難獲取到具有廣泛代表性的模板，這就導(dǎo)致該方法在面對(duì)不同類型的生物大分子時(shí)適應(yīng)性較差?；谔卣魈崛〉姆椒▌t主要依賴于人工設(shè)計(jì)的特征描述子來識(shí)別顆粒，這些特征描述子往往難以全面、準(zhǔn)確地描述生物大分子顆粒的特征，容易受到噪聲和背景的干擾，從而導(dǎo)致挑選精度不高。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，為冷凍電鏡圖像顆粒挑選算法帶來了新的發(fā)展機(jī)遇。深度學(xué)習(xí)是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它能夠自動(dòng)從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征表示，無需人工手動(dòng)設(shè)計(jì)特征。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了巨大的成功，展現(xiàn)出了強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力和模式識(shí)別能力。將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于冷凍電鏡圖像顆粒挑選領(lǐng)域，能夠充分挖掘圖像中的潛在信息，學(xué)習(xí)到更具代表性的顆粒特征，從而提高顆粒挑選的準(zhǔn)確性和效率。基于深度學(xué)習(xí)的顆粒挑選算法通過構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)大量的冷凍電鏡圖像進(jìn)行訓(xùn)練，使模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到生物大分子顆粒與背景之間的差異特征。在訓(xùn)練過程中，模型不斷調(diào)整自身的參數(shù)，以最小化預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的誤差。經(jīng)過充分訓(xùn)練后的模型，能夠在新的冷凍電鏡圖像中準(zhǔn)確地識(shí)別出生物大分子顆粒的位置和類別。與傳統(tǒng)的顆粒挑選算法相比，基于深度學(xué)習(xí)的算法具有更高的準(zhǔn)確性和召回率，能夠在復(fù)雜的圖像背景中更準(zhǔn)確地挑選出目標(biāo)顆粒，同時(shí)還具有更強(qiáng)的泛化能力，能夠適應(yīng)不同類型的生物大分子和實(shí)驗(yàn)條件。在實(shí)際應(yīng)用中，基于深度學(xué)習(xí)的顆粒挑選算法已經(jīng)取得了顯著的成果。清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出的EPicker算法，通過設(shè)計(jì)雙路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和融合知識(shí)蒸餾、歷史回放、正則化、稀疏標(biāo)注等方法，能夠在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程中不斷積累新的顆粒挑選知識(shí)，有效解決了模型在新數(shù)據(jù)上訓(xùn)練后無法挑選舊數(shù)據(jù)樣本的問題，實(shí)現(xiàn)了精度高、召回高且泛化能力強(qiáng)的蛋白質(zhì)顆粒挑選結(jié)果。中國科學(xué)院生物物理研究所和中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所合作提出的DeepETPicker算法，僅需少量人工標(biāo)注顆粒進(jìn)行訓(xùn)練，即可實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的三維顆粒自動(dòng)挑選，其綜合性能明顯優(yōu)于現(xiàn)有的其他方法，生物大分子結(jié)構(gòu)重建實(shí)現(xiàn)的分辨率也達(dá)到采用專家人工挑選顆粒進(jìn)行結(jié)構(gòu)重建的水平。盡管基于深度學(xué)習(xí)的冷凍電鏡圖像顆粒挑選算法已經(jīng)取得了很大的進(jìn)展，但目前仍面臨著諸多挑戰(zhàn)。例如，冷凍電鏡圖像的信噪比極低，這給模型的特征學(xué)習(xí)帶來了很大的困難；不同類型的生物大分子結(jié)構(gòu)差異較大，如何提高模型的泛化能力，使其能夠準(zhǔn)確地挑選出各種類型的生物大分子顆粒，仍然是一個(gè)亟待解決的問題；此外，隨著冷凍電鏡技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長，如何提高算法的效率，以滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的需求，也是當(dāng)前研究的重點(diǎn)之一。本研究旨在深入探討基于深度學(xué)習(xí)的冷凍電鏡圖像顆粒挑選算法，通過對(duì)現(xiàn)有算法的分析和改進(jìn)，提出一種更加高效、準(zhǔn)確的顆粒挑選方法。具體而言，本研究將從以下幾個(gè)方面展開：一是深入研究深度學(xué)習(xí)的相關(guān)理論和方法，結(jié)合冷凍電鏡圖像的特點(diǎn)，選擇合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)；二是針對(duì)冷凍電鏡圖像信噪比低的問題，研究有效的數(shù)據(jù)增強(qiáng)和噪聲抑制方法，提高模型對(duì)低質(zhì)量圖像的處理能力；三是為了提高模型的泛化能力，將探索多模態(tài)數(shù)據(jù)融合和遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)在顆粒挑選中的應(yīng)用；四是通過在真實(shí)的冷凍電鏡數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，對(duì)提出的算法進(jìn)行性能評(píng)估，并與現(xiàn)有算法進(jìn)行對(duì)比分析，驗(yàn)證算法的有效性和優(yōu)越性。本研究對(duì)于推動(dòng)冷凍電鏡技術(shù)在生物大分子結(jié)構(gòu)研究中的應(yīng)用具有重要的理論意義和實(shí)際價(jià)值。從理論意義方面來看，通過深入研究基于深度學(xué)習(xí)的顆粒挑選算法，能夠進(jìn)一步揭示深度學(xué)習(xí)在處理低信噪比、高復(fù)雜性圖像數(shù)據(jù)方面的機(jī)制和規(guī)律，為深度學(xué)習(xí)在其他相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用提供理論參考。在實(shí)際價(jià)值層面，本研究提出的高效、準(zhǔn)確的顆粒挑選算法，將有助于提高冷凍電鏡技術(shù)的分辨率和效率，加速生物大分子結(jié)構(gòu)的解析進(jìn)程，為新藥研發(fā)、疾病診斷和治療等提供更有力的支持。例如，在新藥研發(fā)過程中，準(zhǔn)確的生物大分子結(jié)構(gòu)信息能夠幫助科研人員更好地理解藥物作用靶點(diǎn)的結(jié)構(gòu)和功能，從而設(shè)計(jì)出更具針對(duì)性和有效性的藥物分子；在疾病診斷和治療領(lǐng)域，對(duì)生物大分子結(jié)構(gòu)的深入了解能夠?yàn)榧膊〉脑缙谠\斷和個(gè)性化治療提供新的思路和方法。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀冷凍電鏡圖像顆粒挑選算法的研究一直是結(jié)構(gòu)生物學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)交叉領(lǐng)域的熱門話題，國內(nèi)外眾多科研團(tuán)隊(duì)在這一領(lǐng)域展開了深入探索，取得了一系列具有重要意義的研究成果。在國外，早期的冷凍電鏡顆粒挑選主要依賴于傳統(tǒng)的圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)。例如，基于模板匹配的方法，通過將已知的顆粒模板與圖像中的區(qū)域進(jìn)行比對(duì)，尋找相似度較高的部分來確定顆粒位置。這種方法在一定程度上實(shí)現(xiàn)了顆粒挑選的自動(dòng)化，但由于生物大分子結(jié)構(gòu)的多樣性和復(fù)雜性，很難獲取到具有廣泛代表性的模板，導(dǎo)致其在實(shí)際應(yīng)用中受到較大限制。基于特征提取的方法則通過人工設(shè)計(jì)各種特征描述子，如尺度不變特征變換（SIFT）、加速穩(wěn)健特征（SURF）等，來提取圖像中顆粒的特征，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)顆粒挑選。然而，這些人工設(shè)計(jì)的特征往往難以全面、準(zhǔn)確地描述生物大分子顆粒的特征，且容易受到噪聲和背景的干擾，使得挑選精度難以滿足日益增長的研究需求。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，國外研究人員迅速將其引入冷凍電鏡圖像顆粒挑選領(lǐng)域，并取得了顯著進(jìn)展。2017年，美國哥倫比亞大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）的顆粒挑選方法，該方法通過對(duì)大量冷凍電鏡圖像進(jìn)行訓(xùn)練，讓網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)顆粒的特征，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)顆粒的準(zhǔn)確識(shí)別和定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在準(zhǔn)確性和效率上都明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的顆粒挑選方法。此后，越來越多的深度學(xué)習(xí)模型被應(yīng)用于冷凍電鏡顆粒挑選，如全卷積網(wǎng)絡(luò)（FullyConvolutionalNetwork，F(xiàn)CN）、U-Net等。這些模型在不同程度上提高了顆粒挑選的性能，但仍存在一些問題，如對(duì)低信噪比圖像的處理能力不足、模型的泛化能力有限等。為了解決這些問題，國外研究人員不斷探索新的方法和技術(shù)。例如，一些研究團(tuán)隊(duì)嘗試將生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）引入冷凍電鏡顆粒挑選中。GAN由生成器和判別器組成，通過兩者之間的對(duì)抗訓(xùn)練，生成器可以學(xué)習(xí)到如何生成與真實(shí)顆粒圖像相似的樣本，從而擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，提高模型的泛化能力。還有一些研究人員利用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，將在其他圖像領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練好的模型遷移到冷凍電鏡圖像顆粒挑選任務(wù)中，通過微調(diào)模型參數(shù)，使其適應(yīng)冷凍電鏡圖像的特點(diǎn)，從而減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求，提高模型的訓(xùn)練效率和性能。在國內(nèi)，冷凍電鏡技術(shù)的研究起步相對(duì)較晚，但近年來發(fā)展迅速，在冷凍電鏡圖像顆粒挑選算法方面也取得了不少令人矚目的成果。清華大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)在該領(lǐng)域做出了重要貢獻(xiàn)，他們提出的EPicker算法，創(chuàng)新性地采用了范例驅(qū)動(dòng)的持續(xù)學(xué)習(xí)方法，通過設(shè)計(jì)雙路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和融合知識(shí)蒸餾、歷史回放、正則化、稀疏標(biāo)注等技術(shù)，有效地解決了現(xiàn)有基于深度學(xué)習(xí)的顆粒挑選方法在新數(shù)據(jù)訓(xùn)練中無法動(dòng)態(tài)積累新知識(shí)的問題。該算法能夠在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程中不斷積累新的顆粒挑選知識(shí)，使模型在保持對(duì)舊數(shù)據(jù)樣本挑選精度的同時(shí)，提高對(duì)新數(shù)據(jù)樣本的識(shí)別能力，實(shí)現(xiàn)了精度高、召回高且泛化能力強(qiáng)的蛋白質(zhì)顆粒挑選結(jié)果。中國科學(xué)院生物物理研究所和中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所合作提出的DeepETPicker算法，同樣具有重要的研究價(jià)值。該算法基于弱監(jiān)督深度學(xué)習(xí)，僅需少量人工標(biāo)注顆粒進(jìn)行訓(xùn)練，即可實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的三維顆粒自動(dòng)挑選。為降低對(duì)人工標(biāo)注量的需求，DeepETPicker優(yōu)選簡化標(biāo)簽來替代真實(shí)標(biāo)簽，并采用了更高效的模型架構(gòu)、更豐富的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)和重疊分區(qū)策略來提升小訓(xùn)練集時(shí)模型的性能；為提高顆粒定位的速度，采用GPU加速的平均池化-非極大值抑制后處理操作，與現(xiàn)有的聚類后處理方法相比挑選速度提升數(shù)十倍。在多種冷凍電子斷層掃描數(shù)據(jù)集上的性能評(píng)估表明，DeepETPicker的綜合性能明顯優(yōu)于現(xiàn)有的其他方法，生物大分子結(jié)構(gòu)重建實(shí)現(xiàn)的分辨率也達(dá)到采用專家人工挑選顆粒進(jìn)行結(jié)構(gòu)重建的水平，進(jìn)一步體現(xiàn)了其在原位高分辨率結(jié)構(gòu)解析中的實(shí)用價(jià)值。除了上述研究成果，國內(nèi)還有許多科研團(tuán)隊(duì)在冷凍電鏡圖像顆粒挑選算法方面展開了深入研究，不斷探索新的算法和技術(shù)，以提高顆粒挑選的準(zhǔn)確性和效率。例如，復(fù)旦大學(xué)的研究人員提出了一種基于注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型，通過在模型中引入注意力模塊，使模型能夠更加關(guān)注圖像中顆粒的關(guān)鍵特征，從而提高顆粒挑選的精度。上海交通大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)則將強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于冷凍電鏡顆粒挑選，通過讓智能體在與環(huán)境的交互中不斷學(xué)習(xí)最優(yōu)的挑選策略，實(shí)現(xiàn)了對(duì)顆粒的高效挑選?？偟膩碚f，國內(nèi)外在冷凍電鏡圖像顆粒挑選算法，尤其是深度學(xué)習(xí)應(yīng)用方面的研究已經(jīng)取得了豐碩的成果。然而，由于冷凍電鏡圖像的特殊性和復(fù)雜性，現(xiàn)有的算法仍然存在一些不足之處，如對(duì)低信噪比圖像的處理能力有待提高、模型的泛化能力和可解釋性仍需加強(qiáng)等。未來，需要進(jìn)一步深入研究深度學(xué)習(xí)技術(shù)在冷凍電鏡圖像顆粒挑選中的應(yīng)用，結(jié)合其他相關(guān)領(lǐng)域的新技術(shù)、新方法，不斷改進(jìn)和優(yōu)化顆粒挑選算法，以滿足結(jié)構(gòu)生物學(xué)研究對(duì)高分辨率、高精度生物大分子結(jié)構(gòu)解析的需求。1.3研究內(nèi)容與方法1.3.1研究內(nèi)容本研究聚焦于基于深度學(xué)習(xí)的冷凍電鏡圖像顆粒挑選算法，核心在于深入剖析現(xiàn)有算法并加以改進(jìn)，以提出更為高效、準(zhǔn)確的顆粒挑選方案，具體研究內(nèi)容涵蓋以下幾個(gè)關(guān)鍵方面：深度學(xué)習(xí)算法原理剖析與模型選擇：深入鉆研深度學(xué)習(xí)的相關(guān)理論與方法，緊密結(jié)合冷凍電鏡圖像的獨(dú)特特點(diǎn)，對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行細(xì)致分析與對(duì)比。鑒于冷凍電鏡圖像中生物大分子顆粒的局部特征至關(guān)重要，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在提取局部特征方面具有天然優(yōu)勢(shì)，故而本研究初步選定卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)模型架構(gòu)。在此基礎(chǔ)上，對(duì)現(xiàn)有經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如AlexNet、VGGNet、ResNet等進(jìn)行深入研究，分析它們?cè)谔幚砝鋬鲭婄R圖像時(shí)的優(yōu)缺點(diǎn)，根據(jù)冷凍電鏡圖像分辨率低、噪聲干擾大等特點(diǎn)，選擇最適宜的模型作為本研究的基礎(chǔ)框架，并對(duì)其進(jìn)行針對(duì)性的優(yōu)化和改進(jìn)，以提高模型對(duì)冷凍電鏡圖像顆粒特征的提取能力。數(shù)據(jù)增強(qiáng)與噪聲抑制策略研究：冷凍電鏡圖像面臨的一個(gè)顯著問題是信噪比極低，這給模型的特征學(xué)習(xí)帶來了極大的挑戰(zhàn)。為了有效提高模型對(duì)低質(zhì)量圖像的處理能力，本研究將致力于研究一系列有效的數(shù)據(jù)增強(qiáng)和噪聲抑制方法。在數(shù)據(jù)增強(qiáng)方面，采用旋轉(zhuǎn)、縮放、平移、翻轉(zhuǎn)等幾何變換方法，以及添加高斯噪聲、椒鹽噪聲等噪聲注入方法，對(duì)原始冷凍電鏡圖像進(jìn)行擴(kuò)充，增加數(shù)據(jù)的多樣性，從而提高模型的泛化能力。在噪聲抑制方面，研究基于小波變換、非局部均值濾波、雙邊濾波等傳統(tǒng)圖像處理方法的噪聲抑制技術(shù)，以及基于深度學(xué)習(xí)的去噪方法，如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、卷積自編碼器（CAE）等，對(duì)比分析不同方法在冷凍電鏡圖像噪聲抑制中的效果，選擇最優(yōu)的噪聲抑制策略，以提高圖像的質(zhì)量，為后續(xù)的顆粒挑選提供更優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與遷移學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用探索：不同類型的生物大分子結(jié)構(gòu)差異顯著，如何提升模型的泛化能力，使其能夠準(zhǔn)確地挑選出各種類型的生物大分子顆粒，是當(dāng)前研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)之一。為了解決這一問題，本研究將積極探索多模態(tài)數(shù)據(jù)融合和遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)在顆粒挑選中的應(yīng)用。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方面，結(jié)合冷凍電鏡圖像的灰度信息、相位信息以及其他相關(guān)的生物學(xué)信息，如蛋白質(zhì)的氨基酸序列信息、生物分子的相互作用信息等，通過設(shè)計(jì)合適的融合策略，將這些多模態(tài)數(shù)據(jù)融合到深度學(xué)習(xí)模型中，使模型能夠?qū)W習(xí)到更全面、更豐富的生物大分子顆粒特征，從而提高模型的泛化能力。在遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用方面，利用在其他圖像領(lǐng)域（如圖像識(shí)別、醫(yī)學(xué)圖像分析等）預(yù)訓(xùn)練好的模型，將其遷移到冷凍電鏡圖像顆粒挑選任務(wù)中，通過微調(diào)模型參數(shù)，使其適應(yīng)冷凍電鏡圖像的特點(diǎn)，減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求，提高模型的訓(xùn)練效率和性能。算法性能評(píng)估與對(duì)比分析：通過在真實(shí)的冷凍電鏡數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，對(duì)提出的算法進(jìn)行全面、系統(tǒng)的性能評(píng)估，并與現(xiàn)有算法進(jìn)行深入的對(duì)比分析，以驗(yàn)證算法的有效性和優(yōu)越性。在性能評(píng)估過程中，選取準(zhǔn)確率、召回率、F1值、平均精度均值（mAP）等多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，從不同角度對(duì)算法的性能進(jìn)行量化評(píng)估。同時(shí)，對(duì)算法的運(yùn)行時(shí)間、內(nèi)存消耗等計(jì)算資源需求進(jìn)行分析，評(píng)估算法的效率和實(shí)用性。通過與現(xiàn)有算法的對(duì)比，明確本研究提出算法的優(yōu)勢(shì)和不足之處，為進(jìn)一步的改進(jìn)和優(yōu)化提供依據(jù)。1.3.2研究方法本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，確保研究的科學(xué)性、系統(tǒng)性和有效性，具體方法如下：文獻(xiàn)研究法：廣泛收集和深入研讀國內(nèi)外關(guān)于冷凍電鏡技術(shù)、深度學(xué)習(xí)算法以及冷凍電鏡圖像顆粒挑選算法的相關(guān)文獻(xiàn)資料，包括學(xué)術(shù)期刊論文、會(huì)議論文、研究報(bào)告、專利等。通過對(duì)這些文獻(xiàn)的梳理和分析，全面了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì)以及存在的問題，為研究提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持。同時(shí)，跟蹤最新的研究成果，及時(shí)掌握領(lǐng)域內(nèi)的前沿動(dòng)態(tài)，以便在研究過程中能夠借鑒最新的方法和技術(shù)，避免重復(fù)性研究。實(shí)驗(yàn)分析法：搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，利用真實(shí)的冷凍電鏡數(shù)據(jù)集對(duì)提出的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。在實(shí)驗(yàn)過程中，嚴(yán)格控制實(shí)驗(yàn)條件，設(shè)置多組對(duì)比實(shí)驗(yàn)，對(duì)不同算法的性能進(jìn)行全面、客觀的評(píng)估。通過對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析，深入研究算法的性能表現(xiàn)，如準(zhǔn)確率、召回率、運(yùn)行時(shí)間等，找出算法的優(yōu)勢(shì)和不足，為算法的優(yōu)化和改進(jìn)提供依據(jù)。同時(shí)，通過實(shí)驗(yàn)探索不同參數(shù)設(shè)置對(duì)算法性能的影響，確定最優(yōu)的參數(shù)組合，以提高算法的性能。模型優(yōu)化與調(diào)試方法：在算法實(shí)現(xiàn)過程中，運(yùn)用模型優(yōu)化與調(diào)試技術(shù)，對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行不斷的優(yōu)化和改進(jìn)。采用隨機(jī)梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta、Adam等優(yōu)化算法，調(diào)整模型的學(xué)習(xí)率、正則化參數(shù)等超參數(shù)，以提高模型的收斂速度和穩(wěn)定性。同時(shí)，利用可視化工具，如TensorBoard等，對(duì)模型的訓(xùn)練過程進(jìn)行監(jiān)控和分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)模型訓(xùn)練過程中出現(xiàn)的問題，如過擬合、欠擬合等，并采取相應(yīng)的措施進(jìn)行解決，如增加數(shù)據(jù)量、調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、采用正則化技術(shù)等。跨學(xué)科研究法：冷凍電鏡圖像顆粒挑選算法涉及到結(jié)構(gòu)生物學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，本研究采用跨學(xué)科研究方法，整合不同學(xué)科的知識(shí)和技術(shù)，從多個(gè)角度對(duì)問題進(jìn)行研究和分析。與結(jié)構(gòu)生物學(xué)領(lǐng)域的專家合作，獲取專業(yè)的生物樣本和數(shù)據(jù)，了解生物大分子的結(jié)構(gòu)和功能特點(diǎn)，為算法的設(shè)計(jì)和優(yōu)化提供生物學(xué)依據(jù)。與計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的專家合作，借鑒最新的圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，解決算法實(shí)現(xiàn)過程中的技術(shù)難題。通過跨學(xué)科的合作與交流，充分發(fā)揮各學(xué)科的優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)研究的深入開展。二、冷凍電鏡圖像與顆粒挑選基礎(chǔ)2.1冷凍電鏡技術(shù)概述2.1.1工作原理冷凍電鏡，全稱為冷凍電子顯微鏡（Cryogenic-electronmicroscopy，Cryo-EM），是一種運(yùn)用超低溫冷凍技術(shù)，在透射電子顯微鏡下觀察樣品的顯微技術(shù)。其工作原理涉及多個(gè)關(guān)鍵步驟，這些步驟緊密協(xié)作，使得科學(xué)家能夠在接近生理狀態(tài)下對(duì)生物大分子進(jìn)行高分辨率成像，從而深入理解其結(jié)構(gòu)與功能。在樣品制備環(huán)節(jié)，將生物大分子溶液滴加在特制的電鏡載網(wǎng)上，形成一層極薄的水膜。隨后，利用快速冷凍技術(shù)，將載網(wǎng)迅速浸入液態(tài)乙烷或液態(tài)乙烷和丙烷的混合物中，使水膜在極短時(shí)間內(nèi)冷凍至液氮溫度（約-196℃）。由于冷凍速度極快，水膜中的水分子來不及形成結(jié)晶冰，而是形成一種無定形的玻璃態(tài)冰，生物大分子就被固定在這層玻璃態(tài)冰中，有效地避免了傳統(tǒng)制樣過程中化學(xué)固定、染色等步驟對(duì)生物大分子結(jié)構(gòu)的影響，最大程度地保留了其天然結(jié)構(gòu)信息。成像過程中，冷凍后的樣品被放置在透射電子顯微鏡的樣品臺(tái)上，在高真空環(huán)境下，由電子槍發(fā)射出的高能電子束穿透樣品。由于生物大分子對(duì)電子的散射能力與周圍的玻璃態(tài)冰不同，電子束與樣品相互作用后，會(huì)攜帶樣品的結(jié)構(gòu)信息，在探測(cè)器上形成二維投影圖像。這些二維投影圖像記錄了生物大分子在不同角度下的形態(tài)信息，但由于電子束在穿透樣品時(shí)會(huì)受到散射和吸收等因素的影響，以及樣品本身的復(fù)雜性，單張二維投影圖像所包含的結(jié)構(gòu)信息是有限的。為了獲得生物大分子的三維結(jié)構(gòu)，需要對(duì)大量不同角度的二維投影圖像進(jìn)行處理和分析。計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在這一過程中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。通過專門的算法程序，對(duì)采集到的二維投影圖像進(jìn)行對(duì)齊、分類、平均等操作，去除噪聲和背景干擾，提取出生物大分子的有效結(jié)構(gòu)信息。然后，利用三維重構(gòu)算法，根據(jù)不同角度的二維投影圖像之間的幾何關(guān)系，逐步重建出生物大分子的三維結(jié)構(gòu)模型。在三維重構(gòu)過程中，常用的算法包括傅里葉變換、最大似然估計(jì)等，這些算法能夠從二維投影圖像中反推出生物大分子在三維空間中的密度分布，從而得到其三維結(jié)構(gòu)。冷凍電鏡技術(shù)在原子分辨率結(jié)構(gòu)解析中具有不可替代的作用。與傳統(tǒng)的X射線晶體學(xué)方法相比，冷凍電鏡技術(shù)無需將生物大分子結(jié)晶，這對(duì)于許多難以結(jié)晶的生物大分子，如膜蛋白、超大分子復(fù)合物等的結(jié)構(gòu)解析具有重要意義。而且，冷凍電鏡技術(shù)能夠在接近生理狀態(tài)下對(duì)生物大分子進(jìn)行成像，所獲得的結(jié)構(gòu)信息更能反映其在生物體內(nèi)的真實(shí)狀態(tài)，有助于深入研究生物大分子的功能和相互作用機(jī)制。隨著冷凍電鏡技術(shù)的不斷發(fā)展，其分辨率不斷提高，已經(jīng)能夠達(dá)到接近原子水平的分辨率，如2016年報(bào)道的谷氨酸脫氫酶的3D結(jié)構(gòu)，分辨率達(dá)到了1.8?，這使得科學(xué)家能夠更加清晰地觀察生物大分子的原子結(jié)構(gòu)，為揭示生命過程的奧秘提供了更有力的工具。2.1.2技術(shù)發(fā)展歷程冷凍電鏡技術(shù)的發(fā)展是一個(gè)漫長而充滿突破的歷程，它的每一次進(jìn)步都為結(jié)構(gòu)生物學(xué)研究帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。20世紀(jì)30年代，電子顯微鏡的發(fā)明為觀察微觀世界提供了新的視角。1931年，德國物理學(xué)家馬克斯?諾爾（MaxKnoll）和他的學(xué)生恩斯特?魯斯卡（ErnstRuska）發(fā)明了第一臺(tái)透射電子顯微鏡，并于1933年首次突破了光學(xué)顯微鏡的極限，使得觀察更小的粒子成為可能。然而，早期的電子顯微鏡在觀察生物樣品時(shí)面臨諸多困難，由于電子顯微鏡成像需要在高真空下進(jìn)行，電子對(duì)生物樣品的輻射損傷非常大，在接下來的幾十年里，科學(xué)家們只能通過重金屬鹽染色來對(duì)生物樣本進(jìn)行成像，這種方法雖然在一定程度上提高了圖像的對(duì)比度，但無法真實(shí)地反映生物大分子的天然結(jié)構(gòu)。1968年，在劍橋大學(xué)MRC分子生物學(xué)實(shí)驗(yàn)室，阿隆?克魯格（AronKlug）和他的學(xué)生德?羅西爾（DeRosier）在《Nature》上發(fā)表了關(guān)于利用電子顯微鏡照片重構(gòu)噬菌體病毒尾部三維結(jié)構(gòu)的論文，提出并建立了電子顯微三維重構(gòu)的一般概念和方法，阿隆?克魯格也因此獲得1982年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)。這一成果為冷凍電鏡技術(shù)的發(fā)展奠定了重要的理論基礎(chǔ)，使得從二維電子顯微鏡圖像重建生物大分子三維結(jié)構(gòu)成為可能。1974年，加州大學(xué)伯克利分校的羅伯特?格萊瑟（RobertGlaeser）和他的學(xué)生肯?泰勒（KenTaylor）首次提出冷凍電鏡的概念，并測(cè)試了冷凍含水生物樣品的電鏡成像，目的在于降低高能電子對(duì)分子結(jié)構(gòu)的損傷，以實(shí)現(xiàn)高分辨成像。這一開創(chuàng)性的工作開啟了冷凍電鏡技術(shù)發(fā)展的新篇章，科學(xué)家們開始探索利用冷凍技術(shù)來保護(hù)生物大分子免受電子輻射損傷，從而獲取更真實(shí)的結(jié)構(gòu)信息。1982年，雅克?迪波什（JacquesDubochet）開發(fā)出真正成熟可用的快速投入冷凍制樣技術(shù)，能夠制作不形成冰晶體的玻璃態(tài)冰包埋樣品。這一技術(shù)的突破解決了冷凍電鏡樣品制備中的關(guān)鍵問題，使得生物大分子能夠在玻璃態(tài)冰中保持其天然結(jié)構(gòu)，為后續(xù)的高分辨率成像提供了可靠的樣品基礎(chǔ)。1984年，雅克?迪波什首次發(fā)布不同病毒的結(jié)構(gòu)圖像，展示了冷凍電鏡技術(shù)在生物大分子結(jié)構(gòu)研究中的潛力。20世紀(jì)90年代，隨著冷凍傳輸裝置、場發(fā)射電子槍以及CDD成像裝置的出現(xiàn)，冷凍電鏡單顆粒技術(shù)逐漸興起。這些技術(shù)的改進(jìn)提高了冷凍電鏡成像的質(zhì)量和效率，使得對(duì)單個(gè)生物大分子顆粒的研究成為可能?？茖W(xué)家們可以通過對(duì)大量單個(gè)顆粒的圖像進(jìn)行分析和處理，獲得生物大分子的三維結(jié)構(gòu)。21世紀(jì)初，冷凍電鏡技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展，利用三維重構(gòu)技術(shù)獲得了二十面體病毒的三維結(jié)構(gòu)，但此時(shí)冷凍電鏡的分辨率水平依然沒有得到突破性提升，這在一定程度上限制了其在生物大分子領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。直到2013年12月5日，美國加州大學(xué)舊金山分校副教授程亦凡與同事DavidJulius兩個(gè)實(shí)驗(yàn)室合作，采用單電子計(jì)數(shù)探測(cè)器，以近原子分辨率（3.4?）確定了在疼痛和熱知覺中起中心作用的一種膜蛋白TRPV1的結(jié)構(gòu)。這一成果標(biāo)志著冷凍電鏡正式跨入“原子分辨率”時(shí)代，引起了科學(xué)界的廣泛關(guān)注，也激發(fā)了更多科研人員對(duì)冷凍電鏡技術(shù)的研究熱情。2015年，《自然》旗下子刊《NatureMethods》將冷凍電鏡技術(shù)評(píng)為年度最受關(guān)注的技術(shù)。2017年度的諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)授予雅克?迪波什（JacquesDubochet）、約阿基姆?弗蘭克（JoachimFrank）和理查德?亨德森（RichardHenderson），表彰他們?cè)陂_發(fā)用于溶液中生物分子高分辨率結(jié)構(gòu)測(cè)定的冷凍電鏡技術(shù)。這一系列榮譽(yù)進(jìn)一步肯定了冷凍電鏡技術(shù)在結(jié)構(gòu)生物學(xué)研究中的重要地位，也推動(dòng)了該技術(shù)在全球范圍內(nèi)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用。此后，冷凍電鏡技術(shù)在分辨率、數(shù)據(jù)采集效率和圖像處理算法等方面不斷取得新的突破。分辨率不斷提高，能夠解析出更加精細(xì)的生物大分子結(jié)構(gòu)；數(shù)據(jù)采集效率大幅提升，縮短了實(shí)驗(yàn)周期；圖像處理算法的改進(jìn)使得對(duì)復(fù)雜生物大分子結(jié)構(gòu)的解析更加準(zhǔn)確和高效。例如，2016年報(bào)道了冷凍電鏡得到的谷氨酸脫氫酶的3D結(jié)構(gòu)（334kDa），分辨率達(dá)到了1.8?；2019年，中國科學(xué)家利用冷凍電鏡技術(shù)解析到世界上分辨率最高的豬瘟病毒結(jié)構(gòu)；2024年，上海交通大學(xué)楊小康和劉滿華團(tuán)隊(duì)提出基于生成式人工智能的冷凍電鏡三維重建算法（CryoNeFEN），在GABAARbeta3同源五聚體數(shù)據(jù)集上達(dá)到了接近原子精度的分辨率。這些成果展示了冷凍電鏡技術(shù)在生物大分子結(jié)構(gòu)研究領(lǐng)域的強(qiáng)大實(shí)力和廣闊應(yīng)用前景。2.2冷凍電鏡圖像特點(diǎn)冷凍電鏡圖像具有諸多獨(dú)特性質(zhì)，這些性質(zhì)對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的顆粒挑選算法的設(shè)計(jì)與應(yīng)用構(gòu)成了顯著挑戰(zhàn)。了解這些特點(diǎn)，是研究針對(duì)性算法的關(guān)鍵。冷凍電鏡圖像的信噪比極低，這是其最為突出的特點(diǎn)之一。在冷凍電鏡成像過程中，為了減少電子束對(duì)生物大分子結(jié)構(gòu)的輻射損傷，通常采用低劑量電子束進(jìn)行成像。然而，低劑量成像會(huì)導(dǎo)致圖像中的信號(hào)強(qiáng)度較弱，而噪聲強(qiáng)度相對(duì)較高，使得圖像的信噪比大幅降低。據(jù)相關(guān)研究表明，冷凍電鏡圖像的信噪比（SNR）通常在1:1至1:10之間，這意味著圖像中的噪聲信號(hào)強(qiáng)度可能與目標(biāo)信號(hào)強(qiáng)度相當(dāng)甚至更強(qiáng)。在這種低信噪比的情況下，生物大分子顆粒的特征信息往往被噪聲所淹沒，使得基于深度學(xué)習(xí)的顆粒挑選算法難以準(zhǔn)確地提取顆粒特征，容易產(chǎn)生誤判和漏判。例如，在一些蛋白質(zhì)冷凍電鏡圖像中，由于噪聲的干擾，模型可能將噪聲點(diǎn)誤識(shí)別為蛋白質(zhì)顆粒，或者無法識(shí)別出一些特征較弱的蛋白質(zhì)顆粒，從而影響顆粒挑選的準(zhǔn)確性。冷凍電鏡圖像中存在各種噪聲和偽影。除了上述由于低劑量成像導(dǎo)致的噪聲外，冷凍電鏡圖像還可能受到其他因素的影響，產(chǎn)生不同類型的噪聲和偽影。在樣品制備過程中，由于快速冷凍技術(shù)的限制，可能會(huì)導(dǎo)致樣品中出現(xiàn)冰晶，這些冰晶會(huì)在圖像中形成明顯的偽影，干擾顆粒的識(shí)別。電子顯微鏡的成像系統(tǒng)本身也可能引入噪聲，如電子散射、探測(cè)器噪聲等，這些噪聲會(huì)進(jìn)一步降低圖像的質(zhì)量。重建過程中也可能產(chǎn)生偽影，如由于投影角度不足或重建算法的局限性，導(dǎo)致重建圖像中出現(xiàn)模糊、扭曲等現(xiàn)象。這些噪聲和偽影的存在，增加了圖像的復(fù)雜性，使得深度學(xué)習(xí)模型在學(xué)習(xí)顆粒特征時(shí)面臨更大的困難，需要更強(qiáng)的特征提取能力和抗干擾能力才能準(zhǔn)確地挑選出顆粒。生物大分子顆粒的特征復(fù)雜多樣也是冷凍電鏡圖像的一個(gè)重要特點(diǎn)。不同類型的生物大分子，如蛋白質(zhì)、核酸、病毒等，具有不同的結(jié)構(gòu)和形態(tài)，其顆粒特征差異顯著。即使是同一類型的生物大分子，由于其功能狀態(tài)、構(gòu)象變化等因素的影響，其顆粒特征也可能存在較大的差異。蛋白質(zhì)在不同的生理?xiàng)l件下可能會(huì)發(fā)生構(gòu)象變化，導(dǎo)致其在冷凍電鏡圖像中的形態(tài)和特征發(fā)生改變。這種顆粒特征的復(fù)雜性，要求深度學(xué)習(xí)模型具有較強(qiáng)的泛化能力，能夠?qū)W習(xí)到各種不同類型和狀態(tài)的生物大分子顆粒的特征，從而準(zhǔn)確地對(duì)其進(jìn)行挑選。然而，目前的深度學(xué)習(xí)模型在處理這種復(fù)雜特征時(shí)，仍然存在一定的局限性，容易出現(xiàn)過擬合或欠擬合的情況，導(dǎo)致模型在不同類型的生物大分子顆粒上的性能表現(xiàn)差異較大。冷凍電鏡圖像中顆粒的分布往往不均勻。在實(shí)際采集的冷凍電鏡圖像中，生物大分子顆?？赡軙?huì)聚集在某些區(qū)域，而在其他區(qū)域則分布較少。這種顆粒分布的不均勻性，會(huì)導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過程中對(duì)不同區(qū)域的顆粒特征學(xué)習(xí)不均衡，從而影響模型的整體性能。如果模型在訓(xùn)練過程中過多地學(xué)習(xí)了顆粒聚集區(qū)域的特征，而對(duì)顆粒稀疏區(qū)域的特征學(xué)習(xí)不足，那么在實(shí)際應(yīng)用中，模型可能會(huì)對(duì)顆粒稀疏區(qū)域的顆粒挑選效果較差，出現(xiàn)漏檢的情況。顆粒分布的不均勻性還可能導(dǎo)致模型在訓(xùn)練過程中出現(xiàn)梯度消失或梯度爆炸等問題，影響模型的收斂速度和穩(wěn)定性。冷凍電鏡圖像的分辨率較低也是一個(gè)不容忽視的問題。盡管近年來冷凍電鏡技術(shù)在分辨率方面取得了顯著的進(jìn)步，但與其他高分辨率成像技術(shù)相比，冷凍電鏡圖像的分辨率仍然相對(duì)較低。較低的分辨率會(huì)使得生物大分子顆粒的細(xì)節(jié)信息丟失，顆粒的邊緣和輪廓變得模糊，這給基于深度學(xué)習(xí)的顆粒挑選算法帶來了很大的困難。在低分辨率圖像中，模型難以準(zhǔn)確地判斷顆粒的邊界和位置，容易出現(xiàn)定位不準(zhǔn)確的情況。分辨率低還會(huì)導(dǎo)致一些微小的顆粒特征無法被檢測(cè)到，從而影響顆粒挑選的精度。2.3顆粒挑選在冷凍電鏡分析中的作用顆粒挑選在冷凍電鏡分析流程中占據(jù)著核心地位，其結(jié)果的準(zhǔn)確性和效率對(duì)后續(xù)的三維結(jié)構(gòu)重建以及生物大分子功能研究有著深遠(yuǎn)影響。準(zhǔn)確的顆粒挑選是實(shí)現(xiàn)高精度三維結(jié)構(gòu)重建的基礎(chǔ)。在冷凍電鏡技術(shù)中，三維結(jié)構(gòu)重建依賴于從大量的二維投影圖像中提取生物大分子顆粒的信息。如果顆粒挑選過程中出現(xiàn)錯(cuò)誤，如誤將噪聲或雜質(zhì)識(shí)別為生物大分子顆粒，或者遺漏了部分真實(shí)的顆粒，那么在后續(xù)的三維重構(gòu)過程中，這些錯(cuò)誤信息將被引入到重建模型中，導(dǎo)致重建結(jié)果的偏差和失真。在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)解析中，錯(cuò)誤的顆粒挑選可能會(huì)使重建的蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)出現(xiàn)局部扭曲、缺失或錯(cuò)誤的折疊，從而無法準(zhǔn)確反映蛋白質(zhì)的真實(shí)結(jié)構(gòu)。而高質(zhì)量的顆粒挑選能夠提供準(zhǔn)確、完整的顆粒圖像數(shù)據(jù)，使得三維重構(gòu)算法能夠依據(jù)這些可靠的數(shù)據(jù)，精確地計(jì)算生物大分子在不同角度下的投影關(guān)系，從而重建出高分辨率、高精度的三維結(jié)構(gòu)模型。準(zhǔn)確挑選的顆粒能夠減少重建過程中的噪聲干擾，提高重建模型的信噪比，使重建結(jié)果更加清晰、準(zhǔn)確地展示生物大分子的原子結(jié)構(gòu)和空間構(gòu)象。顆粒挑選對(duì)于生物大分子功能研究也至關(guān)重要。生物大分子的功能與其結(jié)構(gòu)密切相關(guān)，準(zhǔn)確的結(jié)構(gòu)信息是深入理解生物大分子功能機(jī)制的關(guān)鍵。通過冷凍電鏡技術(shù)獲得的生物大分子三維結(jié)構(gòu)，能夠?yàn)檠芯科涔δ芴峁┲庇^的依據(jù)。而準(zhǔn)確的顆粒挑選則是獲得可靠結(jié)構(gòu)信息的前提，只有基于準(zhǔn)確挑選的顆粒所重建的三維結(jié)構(gòu)，才能真實(shí)地反映生物大分子在生理狀態(tài)下的結(jié)構(gòu)特征，進(jìn)而為研究其功能提供準(zhǔn)確的基礎(chǔ)。對(duì)于酶類生物大分子，準(zhǔn)確的結(jié)構(gòu)信息能夠幫助科學(xué)家了解其活性中心的結(jié)構(gòu)和組成，揭示酶的催化機(jī)制；對(duì)于受體蛋白，準(zhǔn)確的結(jié)構(gòu)信息有助于研究其與配體的結(jié)合模式，解釋信號(hào)傳導(dǎo)的過程。如果顆粒挑選不準(zhǔn)確，導(dǎo)致獲得的三維結(jié)構(gòu)存在偏差，那么基于該結(jié)構(gòu)進(jìn)行的功能研究將可能得出錯(cuò)誤的結(jié)論，誤導(dǎo)對(duì)生物大分子功能機(jī)制的理解。顆粒挑選的效率也會(huì)對(duì)冷凍電鏡分析的整體效率產(chǎn)生顯著影響。隨著冷凍電鏡技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)采集的速度和規(guī)模不斷提高，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長。在這種情況下，高效的顆粒挑選算法能夠快速地從海量的圖像數(shù)據(jù)中篩選出生物大分子顆粒，大大縮短分析周期，提高研究效率。傳統(tǒng)的人工顆粒挑選方法效率極低，無法滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的需求。而自動(dòng)化的顆粒挑選算法，尤其是基于深度學(xué)習(xí)的算法，能夠利用計(jì)算機(jī)的強(qiáng)大計(jì)算能力，快速地對(duì)圖像進(jìn)行處理和分析，實(shí)現(xiàn)高效的顆粒挑選。這不僅節(jié)省了大量的人力和時(shí)間成本，還使得研究人員能夠在更短的時(shí)間內(nèi)獲得分析結(jié)果，加速科研進(jìn)程。高效的顆粒挑選算法還能夠提高數(shù)據(jù)的利用率，避免因數(shù)據(jù)處理不及時(shí)而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)積壓和浪費(fèi)。三、深度學(xué)習(xí)技術(shù)基礎(chǔ)3.1深度學(xué)習(xí)基本概念深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中極具影響力的一個(gè)分支，其核心是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的復(fù)雜模型，旨在自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的內(nèi)在特征和模式。深度學(xué)習(xí)通過構(gòu)建具有多個(gè)層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)特征的逐層提取和抽象，從而讓計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)地從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到有效的特征表示，無需人工手動(dòng)設(shè)計(jì)特征提取器。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)架構(gòu)，它模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能，由大量的神經(jīng)元（也稱為節(jié)點(diǎn)）相互連接組成。這些神經(jīng)元按照層次結(jié)構(gòu)進(jìn)行排列，通常包括輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層負(fù)責(zé)接收外部數(shù)據(jù)，輸出層則產(chǎn)生最終的預(yù)測(cè)結(jié)果，而隱藏層則在輸入層和輸出層之間，通過復(fù)雜的非線性變換對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和特征提取。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)神經(jīng)元都與前一層和后一層的神經(jīng)元通過權(quán)重進(jìn)行連接，權(quán)重決定了神經(jīng)元之間信號(hào)傳遞的強(qiáng)度和方向。在訓(xùn)練過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過調(diào)整權(quán)重來優(yōu)化模型的性能，使得模型能夠更好地?cái)M合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)的核心原理在于利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多層結(jié)構(gòu)進(jìn)行逐層的特征提取和抽象。在底層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，主要提取數(shù)據(jù)的低級(jí)特征，這些特征通常是比較具體和局部的。在圖像數(shù)據(jù)中，底層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層可能提取圖像的邊緣、紋理等基本特征；在文本數(shù)據(jù)中，底層可能提取單詞的詞向量等基本語言特征。隨著網(wǎng)絡(luò)層次的加深，高層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層會(huì)將底層提取的低級(jí)特征進(jìn)行組合和抽象，從而學(xué)習(xí)到更高級(jí)、更抽象的特征。在圖像識(shí)別任務(wù)中，高層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層可能學(xué)習(xí)到圖像中物體的整體形狀、類別等高級(jí)特征；在自然語言處理任務(wù)中，高層可能學(xué)習(xí)到句子的語義、篇章的主題等高級(jí)語言特征。這種分層特征提取的方式使得深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到豐富的特征表示，從而在各種復(fù)雜的任務(wù)中表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程基于大規(guī)模的數(shù)據(jù)和反向傳播算法。在訓(xùn)練階段，大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)被輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通過前向傳播的方式，數(shù)據(jù)依次經(jīng)過各個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，在每一層中進(jìn)行非線性變換和特征提取，最終在輸出層得到預(yù)測(cè)結(jié)果。將預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽進(jìn)行比較，通過損失函數(shù)來度量預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異。常見的損失函數(shù)包括均方誤差（MSE）、交叉熵（CrossEntropy）等。為了最小化損失函數(shù)，使用反向傳播算法來計(jì)算損失函數(shù)關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)（即權(quán)重和偏置）的梯度。反向傳播算法利用鏈?zhǔn)椒▌t，將損失函數(shù)的誤差從輸出層反向傳播到輸入層，在傳播過程中計(jì)算每個(gè)參數(shù)對(duì)損失函數(shù)的貢獻(xiàn)，從而得到每個(gè)參數(shù)的梯度。根據(jù)計(jì)算得到的梯度，使用優(yōu)化算法（如隨機(jī)梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta、Adam等）來更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，使得損失函數(shù)逐漸減小，模型的性能不斷提升。通過多次迭代訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠逐漸學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的內(nèi)在特征和模式，從而具備對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和分類的能力。深度學(xué)習(xí)在眾多領(lǐng)域都取得了顯著的成果和廣泛的應(yīng)用。在圖像識(shí)別領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被廣泛應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割等任務(wù)。在著名的ImageNet大規(guī)模圖像識(shí)別挑戰(zhàn)賽中，基于深度學(xué)習(xí)的模型取得了遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法的準(zhǔn)確率，使得圖像識(shí)別技術(shù)在安防監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、醫(yī)學(xué)影像分析等實(shí)際場景中得到了更廣泛的應(yīng)用。在語音識(shí)別領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)模型能夠準(zhǔn)確地將語音信號(hào)轉(zhuǎn)換為文本，大大提高了語音交互系統(tǒng)的性能，如智能語音助手、語音輸入法等。在自然語言處理領(lǐng)域，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、門控循環(huán)單元（GRU）等被用于文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯、文本生成等任務(wù)，推動(dòng)了自然語言處理技術(shù)的快速發(fā)展。深度學(xué)習(xí)還在推薦系統(tǒng)、游戲、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力和應(yīng)用價(jià)值。3.2常用深度學(xué)習(xí)算法3.2.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中極具代表性的模型，在圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、語義分割等諸多計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中取得了卓越的成果。其獨(dú)特的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和強(qiáng)大的特征提取能力，使其成為處理圖像數(shù)據(jù)的首選模型之一。CNN的核心組件包括卷積層、池化層和全連接層，這些組件相互協(xié)作，實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像特征的自動(dòng)提取和分類。卷積層是CNN的關(guān)鍵部分，它通過卷積核在輸入圖像上滑動(dòng)，對(duì)圖像進(jìn)行卷積操作，從而提取出圖像的局部特征。卷積核可以看作是一個(gè)小型的濾波器，它包含一組可學(xué)習(xí)的權(quán)重參數(shù)。在卷積過程中，卷積核與圖像的局部區(qū)域進(jìn)行點(diǎn)積運(yùn)算，生成一個(gè)新的特征圖。每個(gè)卷積核都可以提取一種特定的特征，如邊緣、紋理、顏色等。通過使用多個(gè)不同的卷積核，可以同時(shí)提取圖像的多種特征。卷積操作還具有權(quán)值共享的特點(diǎn)，即同一個(gè)卷積核在圖像的不同位置使用相同的權(quán)重參數(shù)，這大大減少了模型的參數(shù)數(shù)量，降低了計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)也提高了模型的泛化能力。在池化層中，主要對(duì)卷積層輸出的特征圖進(jìn)行降采樣操作，以減少數(shù)據(jù)的維度和計(jì)算量。常見的池化方法有最大池化（MaxPooling）和平均池化（AveragePooling）。最大池化是在一個(gè)固定大小的池化窗口內(nèi)選擇最大值作為輸出，平均池化則是計(jì)算池化窗口內(nèi)的平均值作為輸出。池化操作不僅能夠降低特征圖的分辨率，還可以增強(qiáng)模型對(duì)圖像平移、旋轉(zhuǎn)和縮放的不變性，提高模型的魯棒性。通過池化層，可以保留圖像中最重要的特征信息，去除一些不重要的細(xì)節(jié)信息，從而減少后續(xù)計(jì)算的負(fù)擔(dān)。全連接層通常位于CNN的最后部分，它將經(jīng)過卷積層和池化層處理后的特征圖進(jìn)行扁平化處理，然后將其連接到一個(gè)或多個(gè)全連接的神經(jīng)元上。全連接層的作用是將提取到的特征映射到樣本的類別空間，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的分類或回歸任務(wù)。在全連接層中，每個(gè)神經(jīng)元都與前一層的所有神經(jīng)元相連，通過權(quán)重矩陣對(duì)輸入特征進(jìn)行線性變換，然后使用激活函數(shù)（如Softmax函數(shù)用于分類任務(wù)）進(jìn)行非線性變換，得到最終的輸出結(jié)果。CNN在圖像識(shí)別領(lǐng)域具有顯著的優(yōu)勢(shì)。它能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征，無需人工手動(dòng)設(shè)計(jì)特征提取器，避免了人為因素對(duì)特征提取的影響。通過卷積層和池化層的多層堆疊，CNN可以逐漸提取圖像的低級(jí)特征（如邊緣、紋理）和高級(jí)特征（如物體的形狀、類別），從而對(duì)圖像進(jìn)行更準(zhǔn)確的分類和識(shí)別。CNN對(duì)圖像的空間結(jié)構(gòu)信息具有很強(qiáng)的捕捉能力，能夠保持圖像的平移、旋轉(zhuǎn)和縮放不變性。在識(shí)別一個(gè)物體時(shí)，無論物體在圖像中的位置、角度或大小如何變化，CNN都能夠準(zhǔn)確地識(shí)別出該物體，這使得它在實(shí)際應(yīng)用中具有很高的可靠性和適應(yīng)性。CNN還可以通過增加網(wǎng)絡(luò)的深度和寬度，以及使用更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（如ResNet中的殘差連接、Inception模塊中的多尺度特征融合等），不斷提高模型的表達(dá)能力和泛化能力，以適應(yīng)不同復(fù)雜程度的圖像識(shí)別任務(wù)。在實(shí)際應(yīng)用中，許多經(jīng)典的CNN模型在圖像識(shí)別任務(wù)中展現(xiàn)出了強(qiáng)大的性能。AlexNet在2012年的ImageNet大規(guī)模視覺識(shí)別挑戰(zhàn)賽（ILSVRC）中首次使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取得了冠軍，它的成功開啟了深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。VGGNet通過使用多個(gè)小尺寸的卷積核代替大尺寸的卷積核，在不增加計(jì)算量的前提下增加了網(wǎng)絡(luò)的深度，提高了模型的性能。ResNet提出了殘差連接的思想，解決了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中的梯度消失和梯度爆炸問題，使得網(wǎng)絡(luò)可以構(gòu)建得更深，從而學(xué)習(xí)到更復(fù)雜的特征表示。這些經(jīng)典模型的出現(xiàn)，不斷推動(dòng)著CNN技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，使其在安防監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、醫(yī)學(xué)影像分析、圖像檢索等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。3.2.2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（LSTM、GRU）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一種專門為處理序列數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在自然語言處理、語音識(shí)別、時(shí)間序列預(yù)測(cè)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。與傳統(tǒng)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，RNN具有循環(huán)連接，能夠在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)引入時(shí)間維度，使得網(wǎng)絡(luò)能夠保留并利用先前輸入的信息。RNN的基本結(jié)構(gòu)包含輸入層、隱藏層和輸出層。在每個(gè)時(shí)間步t，輸入層接收當(dāng)前時(shí)間步的輸入x_t，隱藏層不僅接收當(dāng)前時(shí)間步的輸入，還接收上一個(gè)時(shí)間步隱藏層的輸出h_{t-1}。隱藏層通過一個(gè)非線性函數(shù)（如tanh或ReLU）對(duì)輸入進(jìn)行處理，生成當(dāng)前時(shí)間步的隱藏狀態(tài)h_t。隱藏狀態(tài)h_t不僅包含了當(dāng)前時(shí)間步輸入的信息，還包含了之前時(shí)間步的歷史信息，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)序列數(shù)據(jù)中時(shí)間依賴關(guān)系的建模。輸出層根據(jù)當(dāng)前時(shí)間步的隱藏狀態(tài)h_t生成輸出y_t。在訓(xùn)練過程中，RNN通過反向傳播算法（BackpropagationThroughTime，BPTT）來計(jì)算梯度，更新網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，以最小化預(yù)測(cè)輸出與真實(shí)標(biāo)簽之間的損失函數(shù)。然而，RNN在處理長序列數(shù)據(jù)時(shí)存在梯度消失和梯度爆炸的問題。在反向傳播過程中，梯度在時(shí)間維度上進(jìn)行反向傳播，由于RNN中隱藏層的循環(huán)連接，梯度在傳播過程中會(huì)多次連乘。當(dāng)連乘的因子小于1時(shí)，隨著時(shí)間步的增加，梯度會(huì)逐漸趨于零，導(dǎo)致梯度消失，使得網(wǎng)絡(luò)難以學(xué)習(xí)到長距離的依賴關(guān)系；當(dāng)連乘的因子大于1時(shí)，梯度會(huì)指數(shù)級(jí)增長，導(dǎo)致梯度爆炸，使得網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練不穩(wěn)定。為了解決這些問題，研究人員提出了RNN的兩種重要變體：長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory，LSTM）和門控循環(huán)單元（GatedRecurrentUnit，GRU）。LSTM通過引入門控機(jī)制來解決梯度消失和長期依賴問題。LSTM的核心結(jié)構(gòu)包括輸入門（inputgate）、遺忘門（forgetgate）、輸出門（outputgate）和記憶單元（cellstate）。輸入門用于控制當(dāng)前輸入信息有多少進(jìn)入記憶單元；遺忘門決定當(dāng)前記憶單元狀態(tài)有多少部分被遺忘；輸出門決定記憶單元狀態(tài)有多少部分影響隱藏狀態(tài)。記憶單元?jiǎng)t通過門控機(jī)制保持上一時(shí)刻的重要信息，并決定其如何更新和輸出。具體來說，在每個(gè)時(shí)間步t，首先計(jì)算輸入門i_t、遺忘門f_t和輸出門o_t的值，它們都是通過當(dāng)前輸入x_t和上一時(shí)刻的隱藏狀態(tài)h_{t-1}經(jīng)過線性變換和Sigmoid函數(shù)得到的。Sigmoid函數(shù)的輸出值在0到1之間，表示門的開啟程度。計(jì)算候選記憶單元\tilde{C}_t，它是通過當(dāng)前輸入x_t和上一時(shí)刻的隱藏狀態(tài)h_{t-1}經(jīng)過線性變換和tanh函數(shù)得到的。根據(jù)輸入門和遺忘門的值更新記憶單元C_t，即C_t=f_t\cdotC_{t-1}+i_t\cdot\tilde{C}_t，其中f_t\cdotC_{t-1}表示保留上一時(shí)刻記憶單元中被遺忘門允許保留的部分，i_t\cdot\tilde{C}_t表示將當(dāng)前輸入中被輸入門允許進(jìn)入的部分添加到記憶單元中。根據(jù)輸出門的值和記憶單元C_t計(jì)算當(dāng)前時(shí)間步的隱藏狀態(tài)h_t，即h_t=o_t\cdot\tanh(C_t)。通過這種門控機(jī)制，LSTM能夠有效地捕捉長期依賴關(guān)系，在處理長序列數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。GRU是對(duì)LSTM的進(jìn)一步簡化和改進(jìn)，它合并了遺忘門和輸入門，減少了參數(shù)數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度。GRU的核心結(jié)構(gòu)包括更新門（updategate）和重置門（resetgate）。更新門用于決定記憶單元狀態(tài)和隱藏狀態(tài)有多少部分被更新；重置門決定如何合并新輸入和之前的記憶。在每個(gè)時(shí)間步t，首先計(jì)算更新門z_t和重置門r_t的值，它們都是通過當(dāng)前輸入x_t和上一時(shí)刻的隱藏狀態(tài)h_{t-1}經(jīng)過線性變換和Sigmoid函數(shù)得到的。計(jì)算候選隱藏狀態(tài)\tilde{h}_t，它是通過當(dāng)前輸入x_t和經(jīng)過重置門處理后的上一時(shí)刻隱藏狀態(tài)r_t\cdoth_{t-1}經(jīng)過線性變換和tanh函數(shù)得到的。根據(jù)更新門的值更新隱藏狀態(tài)h_t，即h_t=(1-z_t)\cdoth_{t-1}+z_t\cdot\tilde{h}_t，其中(1-z_t)\cdoth_{t-1}表示保留上一時(shí)刻隱藏狀態(tài)中未被更新門更新的部分，z_t\cdot\tilde{h}_t表示將新計(jì)算的候選隱藏狀態(tài)中被更新門允許更新的部分添加到隱藏狀態(tài)中。GRU在保持較好性能的同時(shí)，由于其結(jié)構(gòu)相對(duì)簡單，計(jì)算效率更高，在一些任務(wù)中也得到了廣泛的應(yīng)用。LSTM和GRU通過引入門控機(jī)制，有效地解決了RNN的梯度消失和長期依賴問題，使得模型能夠更好地處理長序列數(shù)據(jù)。它們?cè)谧匀徽Z言處理、語音識(shí)別、時(shí)間序列預(yù)測(cè)等領(lǐng)域都取得了顯著的成果。在自然語言處理中，LSTM和GRU被廣泛應(yīng)用于文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯、文本生成等任務(wù)。在語音識(shí)別中，它們可以對(duì)語音信號(hào)中的時(shí)序信息進(jìn)行建模，提高語音識(shí)別的準(zhǔn)確率。在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中，能夠捕捉時(shí)間序列中的長期趨勢(shì)和周期性變化，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。根據(jù)具體任務(wù)的需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，可以選擇合適的模型（RNN、LSTM或GRU）來處理序列數(shù)據(jù)，以達(dá)到更好的效果。3.2.3生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是一種極具創(chuàng)新性的深度學(xué)習(xí)模型，由生成器（Generator）和判別器（Discriminator）組成。GAN的核心思想源于博弈論中的二人零和博弈，通過生成器和判別器之間的對(duì)抗訓(xùn)練，使得生成器能夠?qū)W習(xí)到真實(shí)數(shù)據(jù)的分布，從而生成與真實(shí)數(shù)據(jù)相似的樣本。生成器的主要任務(wù)是根據(jù)輸入的隨機(jī)噪聲（通常是服從高斯分布或均勻分布的隨機(jī)向量）生成偽造的數(shù)據(jù)樣本。在圖像生成任務(wù)中，生成器將隨機(jī)噪聲作為輸入，通過一系列的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層（如全連接層、卷積層等）進(jìn)行處理，逐步生成與真實(shí)圖像相似的偽造圖像。生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的樣本，使得判別器難以區(qū)分生成的樣本和真實(shí)樣本。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，生成器通過不斷調(diào)整自身的參數(shù)，以最小化判別器將生成樣本判定為偽造樣本的概率。在訓(xùn)練過程中，生成器的損失函數(shù)通常定義為判別器對(duì)生成樣本的判斷結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽（通常將生成樣本的真實(shí)標(biāo)簽設(shè)為1，表示生成樣本為真實(shí)樣本）之間的差異，常用的損失函數(shù)包括交叉熵?fù)p失等。判別器則負(fù)責(zé)判斷輸入的數(shù)據(jù)樣本是來自真實(shí)數(shù)據(jù)集還是由生成器生成的偽造樣本。判別器也是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它接收輸入的樣本（可以是圖像、文本等數(shù)據(jù)類型），通過特征提取和分類器模塊，輸出一個(gè)表示樣本為真實(shí)樣本的概率值。判別器的目標(biāo)是盡可能準(zhǔn)確地識(shí)別出生成器生成的偽造樣本，同時(shí)正確判斷真實(shí)樣本。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，判別器通過不斷調(diào)整自身的參數(shù)，以最大化將真實(shí)樣本判定為真實(shí)樣本的概率，同時(shí)最大化將生成樣本判定為偽造樣本的概率。在訓(xùn)練過程中，判別器的損失函數(shù)通常定義為真實(shí)樣本的判斷結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽（真實(shí)樣本的真實(shí)標(biāo)簽設(shè)為1）之間的差異，加上生成樣本的判斷結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽（生成樣本的真實(shí)標(biāo)簽設(shè)為0）之間的差異，同樣常用交叉熵?fù)p失等。在訓(xùn)練過程中，生成器和判別器進(jìn)行交替優(yōu)化。首先，固定生成器的參數(shù)，訓(xùn)練判別器，使得判別器能夠更好地區(qū)分真實(shí)樣本和生成樣本。在這個(gè)過程中，判別器通過反向傳播算法計(jì)算損失函數(shù)關(guān)于自身參數(shù)的梯度，并使用優(yōu)化算法（如隨機(jī)梯度下降、Adam等）更新參數(shù)，以最小化損失函數(shù)。然后，固定判別器的參數(shù)，訓(xùn)練生成器，使得生成器能夠生成更逼真的樣本，讓判別器難以區(qū)分。此時(shí)，生成器通過反向傳播算法計(jì)算損失函數(shù)關(guān)于自身參數(shù)的梯度，并更新參數(shù)，以最小化判別器對(duì)生成樣本的判斷損失。通過不斷地交替訓(xùn)練生成器和判別器，兩者的性能都在不斷提升，最終達(dá)到一種動(dòng)態(tài)平衡狀態(tài)。在這種平衡狀態(tài)下，生成器生成的樣本非常逼真，判別器無法準(zhǔn)確地區(qū)分生成樣本和真實(shí)樣本。GAN在圖像生成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面具有廣泛的應(yīng)用。在圖像生成領(lǐng)域，GAN可以生成高質(zhì)量的圖像，如人臉圖像、自然風(fēng)景圖像等。一些基于GAN的模型能夠生成具有高度真實(shí)感的人臉圖像，這些圖像在人臉合成、虛擬人物創(chuàng)建等方面具有重要的應(yīng)用價(jià)值。在數(shù)據(jù)增強(qiáng)方面，通過GAN生成與真實(shí)數(shù)據(jù)相似的額外樣本，可以擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的規(guī)模，增加數(shù)據(jù)的多樣性，從而提高模型的泛化能力。在圖像分類任務(wù)中，使用GAN生成的圖像對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)充，可以有效地減少過擬合現(xiàn)象，提高模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率。GAN還在圖像修復(fù)、圖像風(fēng)格遷移、超分辨率重建等領(lǐng)域展現(xiàn)出了強(qiáng)大的潛力，為這些領(lǐng)域的發(fā)展提供了新的思路和方法。3.3深度學(xué)習(xí)在圖像分析領(lǐng)域的應(yīng)用深度學(xué)習(xí)在圖像分析領(lǐng)域展現(xiàn)出了卓越的性能和廣泛的應(yīng)用前景，在圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割等多個(gè)關(guān)鍵任務(wù)中取得了令人矚目的成果，這些成功案例為其在冷凍電鏡圖像分析中的應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的理論和實(shí)踐基礎(chǔ)，也充分展示了其潛在價(jià)值。在圖像分類任務(wù)中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)取得了重大突破。傳統(tǒng)的圖像分類方法依賴于人工設(shè)計(jì)的特征提取器，如尺度不變特征變換（SIFT）、加速穩(wěn)健特征（SURF）等，這些方法在面對(duì)復(fù)雜多變的圖像數(shù)據(jù)時(shí)，往往表現(xiàn)出局限性，難以準(zhǔn)確地提取圖像的關(guān)鍵特征。而深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）通過多層卷積層和池化層的堆疊，能夠自動(dòng)從圖像中學(xué)習(xí)到豐富的特征表示，從而實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的圖像分類。著名的AlexNet在2012年的ImageNet大規(guī)模視覺識(shí)別挑戰(zhàn)賽（ILSVRC）中，采用了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在ImageNet數(shù)據(jù)集上的Top-5錯(cuò)誤率從之前的26.1%大幅降低到了15.3%，開啟了深度學(xué)習(xí)在圖像分類領(lǐng)域的新紀(jì)元。此后，VGGNet通過增加網(wǎng)絡(luò)深度，進(jìn)一步提高了圖像分類的準(zhǔn)確率；ResNet提出的殘差連接結(jié)構(gòu)解決了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的梯度消失和梯度爆炸問題，使得網(wǎng)絡(luò)可以構(gòu)建得更深，在圖像分類任務(wù)中取得了更為優(yōu)異的性能。這些基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類模型在安防監(jiān)控、交通標(biāo)志識(shí)別、醫(yī)學(xué)圖像診斷等實(shí)際場景中得到了廣泛應(yīng)用。在安防監(jiān)控中，通過訓(xùn)練好的圖像分類模型可以實(shí)時(shí)識(shí)別監(jiān)控畫面中的人物、車輛等目標(biāo)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況；在醫(yī)學(xué)圖像診斷中，能夠輔助醫(yī)生快速準(zhǔn)確地判斷醫(yī)學(xué)圖像中的病變類型，提高診斷效率和準(zhǔn)確性。目標(biāo)檢測(cè)是圖像分析中的另一個(gè)重要任務(wù)，旨在識(shí)別圖像中目標(biāo)物體的類別和位置。深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域也取得了顯著進(jìn)展?；谏疃葘W(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，如R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN等，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征，結(jié)合區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)（RegionProposalNetwork，RPN）生成可能包含目標(biāo)物體的候選區(qū)域，再對(duì)這些候選區(qū)域進(jìn)行分類和位置回歸，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的準(zhǔn)確檢測(cè)。FasterR-CNN在PASCALVOC2007數(shù)據(jù)集上的平均精度均值（mAP）達(dá)到了73.2%，大大提高了目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率和速度。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，目標(biāo)檢測(cè)算法可以實(shí)時(shí)檢測(cè)道路上的車輛、行人、交通標(biāo)志等目標(biāo)，為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供關(guān)鍵的決策依據(jù)，確保車輛行駛的安全；在工業(yè)生產(chǎn)中，能夠?qū)Ξa(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)，快速識(shí)別出產(chǎn)品中的缺陷和瑕疵，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。圖像分割是將圖像中的每個(gè)像素分配到相應(yīng)的類別中，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中不同物體或區(qū)域的精確分割。深度學(xué)習(xí)在圖像分割領(lǐng)域也展現(xiàn)出了強(qiáng)大的能力。全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）首次將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于圖像分割任務(wù)，通過將傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的全連接層替換為卷積層，實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像像素級(jí)別的分類，從而完成圖像分割。U-Net則針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像分割任務(wù)進(jìn)行了優(yōu)化，采用了編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)和跳躍連接，能夠有效地利用圖像的上下文信息，在醫(yī)學(xué)圖像分割中取得了優(yōu)異的效果。在醫(yī)學(xué)影像分析中，圖像分割技術(shù)可以準(zhǔn)確地分割出人體器官、腫瘤等組織，為疾病診斷和治療提供重要的參考；在衛(wèi)星圖像分析中，能夠?qū)ν恋乩妙愋?、植被覆蓋等進(jìn)行分類和分割，為資源管理和環(huán)境保護(hù)提供數(shù)據(jù)支持。深度學(xué)習(xí)在圖像分析領(lǐng)域的成功應(yīng)用，為冷凍電鏡圖像分析提供了諸多啟示和潛在價(jià)值。冷凍電鏡圖像雖然具有信噪比低、顆粒特征復(fù)雜等特點(diǎn)，但深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力和模式識(shí)別能力，使其有可能從這些復(fù)雜的圖像中準(zhǔn)確地提取生物大分子顆粒的特征，實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的顆粒挑選。通過借鑒圖像分類中的特征提取方法，可以學(xué)習(xí)到生物大分子顆粒與背景的差異特征，從而準(zhǔn)確地識(shí)別出顆粒；利用目標(biāo)檢測(cè)算法中的區(qū)域定位技術(shù)，可以快速準(zhǔn)確地定位出顆粒在圖像中的位置；借助圖像分割技術(shù)，可以將顆粒從復(fù)雜的背景中分割出來，為后續(xù)的三維重構(gòu)提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)在圖像分析領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)，如多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)，也為冷凍電鏡圖像分析提供了新的研究思路和方法，有望進(jìn)一步提高冷凍電鏡圖像分析的準(zhǔn)確性和效率。四、基于深度學(xué)習(xí)的冷凍電鏡圖像顆粒挑選算法原理4.1典型算法介紹4.1.1Topaz算法Topaz是一款在冷凍電子顯微鏡圖像粒子檢測(cè)領(lǐng)域具有重要影響力的開源項(xiàng)目，它利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）從正樣本和未標(biāo)記樣本中進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了高效的粒子檢測(cè)，同時(shí)還具備微圖和斷層圖去噪功能，為冷凍電鏡圖像分析提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。Topaz的粒子檢測(cè)原理基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力。在訓(xùn)練階段，Topaz使用從正樣本（即包含目標(biāo)粒子的圖像區(qū)域）和未標(biāo)記樣本（即未明確標(biāo)記是否包含粒子的圖像區(qū)域）中提取特征的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過大量的圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到粒子的特征模式，包括粒子的形狀、紋理、灰度分布等特征。在檢測(cè)時(shí)，將待檢測(cè)的冷凍電鏡圖像輸入到訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)通過前向傳播過程，對(duì)圖像中的各個(gè)區(qū)域進(jìn)行特征提取和分析，判斷每個(gè)區(qū)域是否包含粒子，并輸出粒子的位置信息。Topaz采用了先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠在復(fù)雜的冷凍電鏡圖像背景中準(zhǔn)確地識(shí)別和定位粒子，大大提高了粒子檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確性。在去噪方面，Topaz包含深度去噪模型用于微圖像和斷層掃描的去噪。該深度去噪模型基于深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過學(xué)習(xí)大量的有噪圖像和對(duì)應(yīng)的無噪圖像對(duì)，模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到噪聲的特征和分布規(guī)律，從而在輸入有噪圖像時(shí)，能夠有效地去除噪聲，恢復(fù)圖像的真實(shí)信息。在處理冷凍電鏡微圖時(shí)，去噪模型能夠去除由于低劑量成像、電子散射等因素導(dǎo)致的噪聲，提高圖像的清晰度和信噪比，使得粒子的特征更加明顯，便于后續(xù)的粒子檢測(cè)和分析。對(duì)于斷層掃描圖像，去噪模型也能夠有效地抑制重建過程中產(chǎn)生的偽影和噪聲，提高斷層圖像的質(zhì)量，為三維結(jié)構(gòu)重建提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。Topaz的優(yōu)勢(shì)在多個(gè)方面得以體現(xiàn)。在粒子檢測(cè)方面，其利用先進(jìn)的CNN模型，能夠快速準(zhǔn)確地檢測(cè)圖像中的粒子。相比傳統(tǒng)的粒子檢測(cè)方法，Topaz無需人工手動(dòng)設(shè)計(jì)復(fù)雜的特征提取器，能夠自動(dòng)從圖像中學(xué)習(xí)到粒子的特征，大大提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。通過在大量的冷凍電鏡圖像上進(jìn)行訓(xùn)練，Topaz能夠適應(yīng)不同類型的生物大分子粒子和復(fù)雜的圖像背景，具有較強(qiáng)的泛化能力。在去噪方面，新增的3D去噪功能可以顯著提高圖像質(zhì)量，特別是在高分辨率圖像處理中。通過去除噪聲和偽影，Topaz能夠提高圖像的清晰度和細(xì)節(jié)表現(xiàn)，使得后續(xù)的粒子分析和三維結(jié)構(gòu)重建更加準(zhǔn)確可靠。Topaz還提供了直觀的圖形用戶界面，使得即使是沒有深度學(xué)習(xí)背景的用戶也能輕松上手。同時(shí)，它支持Anaconda、Pip、Docker和Singularity等多種安裝方式，適應(yīng)不同的使用環(huán)境和需求。4.1.2Cryolo算法Cryolo是一款基于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)“只看一次”（YOLO）的粒子采集軟件，專門用于冷凍電鏡圖像中的生物顆粒識(shí)別。它在冷凍電鏡顆粒挑選領(lǐng)域具有獨(dú)特的原理和顯著的性能優(yōu)勢(shì)。Cryolo的工作原理基于YOLO框架，將分類問題重構(gòu)為回歸問題。在訓(xùn)練過程中，完整的冷凍電鏡顯微照片被作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的輸入。當(dāng)圖像通過網(wǎng)絡(luò)時(shí)，圖像在空間上被下采樣到一個(gè)小網(wǎng)格。然后YOLO預(yù)測(cè)每個(gè)網(wǎng)格單元是否包含粒子邊界框的中心。如果包含，它就會(huì)估計(jì)單元內(nèi)粒子中心的相對(duì)位置，以及邊界框的寬度和高度。與傳統(tǒng)方法不同的是，Cryolo在訓(xùn)練時(shí)只需要標(biāo)記正樣本（即包含生物顆粒的區(qū)域），且對(duì)稀疏標(biāo)記的樣本同樣具有較好效果。因?yàn)樵谟?xùn)練過程中，網(wǎng)絡(luò)將未標(biāo)記區(qū)域視為負(fù)樣本，只要這些區(qū)域存在于帶有標(biāo)簽顆粒的訓(xùn)練圖像中即可。這種方式大大減少了標(biāo)注工作量，同時(shí)也提高了模型對(duì)不同標(biāo)注情況的適應(yīng)性。由于輸入的是完整圖像，Cryolo能夠?qū)W習(xí)顆粒周圍更大的背景信息，這有助于模型更好地識(shí)別顆粒，提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。在顆粒挑選精度與效率方面，Cryolo表現(xiàn)出色。通過使用YOLO框架，Cryolo能夠?qū)崿F(xiàn)高速的顆粒挑選，在單個(gè)GPU下可以達(dá)到每秒處理5張顯微圖像的速度，這一速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)的滑動(dòng)窗口方法。在精度方面，用每個(gè)數(shù)據(jù)集200-2500個(gè)粒子訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)后，它能夠自動(dòng)識(shí)別具有高召回率和精度的粒子。研究人員在多個(gè)數(shù)據(jù)集上對(duì)Cryolo進(jìn)行了測(cè)試，包括TcdA1（EMPIAR-10089）、NOMPC（EMPIAR-10093）、Prx3（EMPIAR-10050）等真實(shí)數(shù)據(jù)集，以及模擬數(shù)據(jù)集TRPC4和已發(fā)布數(shù)據(jù)集benchmark。在TcdA1數(shù)據(jù)集的測(cè)試中，Cryolo從98張顯微照片中挑選了10854個(gè)顆粒，并通過計(jì)算準(zhǔn)確率和召回率、量化顆粒的中心化程度（計(jì)算與人工挑選結(jié)果的IOU）、評(píng)估顆粒質(zhì)量（使用迭代穩(wěn)定對(duì)齊和聚類方法ISAC進(jìn)行二維聚類、比較3D重建結(jié)果）等方式，驗(yàn)證了其在顆粒挑選精度上的可靠性。在其他數(shù)據(jù)集的測(cè)試中，Cryolo也取得了良好的表現(xiàn)，證明了其在不同類型的冷凍電鏡圖像上都能實(shí)現(xiàn)高精度的顆粒挑選。Cryolo還提出了通用模型，該通用模型可以檢測(cè)未知數(shù)據(jù)集中的顆粒。研究人員在45個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練了通用模型，包括26個(gè)手工挑選數(shù)據(jù)集，9個(gè)模擬數(shù)據(jù)集和10個(gè)純污染數(shù)據(jù)集。通過這種方式訓(xùn)練得到的通用模型，能夠在數(shù)據(jù)采集過程中實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)的實(shí)時(shí)冷凍電鏡數(shù)據(jù)預(yù)處理，為科研人員節(jié)省了大量的時(shí)間和精力。Cryolo已整合在TranSPHIRE流水線中，并對(duì)新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)具有可拓展性，這使得它能夠更好地融入現(xiàn)有的冷凍電鏡圖像處理流程，并且隨著技術(shù)的發(fā)展，可以方便地進(jìn)行改進(jìn)和升級(jí)。4.1.3EPicker算法EPicker是一種范例驅(qū)動(dòng)的持續(xù)學(xué)習(xí)方法在蛋白質(zhì)顆粒挑選中的應(yīng)用，由清華大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院李雪明副教授團(tuán)隊(duì)、清華大學(xué)電子工程系沈淵教授團(tuán)隊(duì)及北京科技大學(xué)陳健生教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合研發(fā)。該算法通過設(shè)計(jì)雙路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和融合多種方法，實(shí)現(xiàn)了在冷凍電鏡顆粒挑選過程中的知識(shí)積累，有效解決了模型遺忘問題。EPicker算法的核心原理在于通過設(shè)計(jì)雙路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和融合知識(shí)蒸餾、歷史回放、正則化、稀疏標(biāo)注方法，將新樣本的知識(shí)不斷積累到通用模型中去的同時(shí)，不會(huì)遺忘舊知識(shí)。雙路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練過程模仿了人類大腦海馬體系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程。其中一路網(wǎng)絡(luò)用于學(xué)習(xí)新樣本的特征，另一路網(wǎng)絡(luò)則負(fù)責(zé)保持對(duì)舊樣本特征的記憶。在面對(duì)新的冷凍電鏡圖像數(shù)據(jù)時(shí)，學(xué)習(xí)新樣本特征的網(wǎng)絡(luò)能夠快速捕捉到新數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息，提取新的顆粒特征。而負(fù)責(zé)記憶舊樣本特征的網(wǎng)絡(luò)則通過與新樣本特征學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的交互，將新學(xué)習(xí)到的特征與已有的知識(shí)進(jìn)行整合，從而實(shí)現(xiàn)知識(shí)的積累。這種雙路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)，使得EPicker能夠在不斷學(xué)習(xí)新數(shù)據(jù)的過程中，保持對(duì)舊數(shù)據(jù)的理解和處理能力，避免了模型在學(xué)習(xí)新數(shù)據(jù)時(shí)對(duì)舊數(shù)據(jù)的遺忘。歷史回放方法模仿了皮質(zhì)系統(tǒng)的記憶過程。在訓(xùn)練過程中，EPicker會(huì)定期回放歷史數(shù)據(jù)，讓模型重新學(xué)習(xí)舊樣本的特征。通過這種方式，模型能夠鞏固對(duì)舊數(shù)據(jù)的記憶，防止因?qū)W習(xí)新數(shù)據(jù)而導(dǎo)致對(duì)舊數(shù)據(jù)的遺忘。在處理新的蛋白質(zhì)顆粒挑選任務(wù)時(shí)，模型不僅能夠利用新學(xué)習(xí)到的特征進(jìn)行判斷，還能借助對(duì)舊數(shù)據(jù)的記憶，更好地應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的圖像情況。知識(shí)蒸餾則是將教師模型（可以是已經(jīng)訓(xùn)練好的較為復(fù)雜的模型）的知識(shí)傳遞給學(xué)生模型（通常是結(jié)構(gòu)相對(duì)簡單的模型）。在EPicker中，通過知識(shí)蒸餾，將之前訓(xùn)練階段積累的知識(shí)傳遞給當(dāng)前的模型，使得模型能夠更快地學(xué)習(xí)到有效的特征表示，提高模型的性能。正則化通過對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行約束，防止模型過擬合，使模型能夠更好地泛化到新的數(shù)據(jù)上。稀疏標(biāo)注方法則是在標(biāo)注數(shù)據(jù)時(shí)，只標(biāo)注部分關(guān)鍵樣本，減少標(biāo)注工作量的同時(shí)，通過合理的算法設(shè)計(jì)，讓模型能夠從這些稀疏標(biāo)注的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到有效的特征，提高模型的訓(xùn)練效率和性能。EPicker在解決模型遺忘問題上具有顯著優(yōu)勢(shì)?，F(xiàn)有基于深度學(xué)習(xí)的顆粒挑選方法無法在新數(shù)據(jù)訓(xùn)練中動(dòng)態(tài)地向模型中積累新的知識(shí)，在新樣本上被訓(xùn)練后，往往無法保持其在舊數(shù)據(jù)上顆粒挑選的精度，這種問題被稱為災(zāi)難性遺忘。而EPicker通過上述的雙路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和多種方法的融合，很好地解決了這一問題。在實(shí)際應(yīng)用中，冷凍電鏡設(shè)施每天都會(huì)產(chǎn)生大量的新數(shù)據(jù)。EPicker能夠在持續(xù)的應(yīng)用過程中，讓深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷地學(xué)習(xí)和積累新數(shù)據(jù)中的新特征，不斷地增強(qiáng)對(duì)生物樣本圖像識(shí)別能力。通過在具有代表性和挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn)，并與目前較為流行的顆粒挑選方法進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了EPicker的有效性和優(yōu)越性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，EPicker可以通過高效、高度自動(dòng)化的持續(xù)學(xué)習(xí)過程得到精度高、召回高且泛化能力強(qiáng)的蛋白質(zhì)顆粒挑選結(jié)果。4.1.4DeepETPicker算法DeepETPicker是中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所多模態(tài)人工智能系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室楊戈研究員團(tuán)隊(duì)與中國科學(xué)院生物物理研究所蛋白質(zhì)科學(xué)研究平臺(tái)生物成像中心孫飛研究員團(tuán)隊(duì)合作提出的一種基于弱監(jiān)督深度學(xué)習(xí)的快速準(zhǔn)確顆粒挑選方法，專為原位冷凍電鏡技術(shù)中的生物大分子顆粒挑選而設(shè)計(jì)。DeepETPicker采用弱監(jiān)督學(xué)習(xí)策略，旨在降低對(duì)人工標(biāo)注量的需求。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，它優(yōu)選簡化標(biāo)簽（如TBall-M）來替代真實(shí)標(biāo)簽（真實(shí)掩模）。傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)方法通常需要大量準(zhǔn)確標(biāo)注的樣本進(jìn)行訓(xùn)練，但在冷凍電鏡領(lǐng)域，獲取大量高質(zhì)量的標(biāo)注樣本極為耗時(shí)費(fèi)力。DeepETPicker通過使用簡化標(biāo)簽，大大減輕了人工標(biāo)注負(fù)擔(dān)。這些簡化標(biāo)簽雖然不如真實(shí)標(biāo)簽精確，但通過合理的模型設(shè)計(jì)和訓(xùn)練策略，模型依然能夠從這些弱監(jiān)督信息中學(xué)習(xí)到有效的顆粒特征。在模型架構(gòu)設(shè)計(jì)方面，DeepETPicker引入坐標(biāo)卷積（coordinatedconvolution）和圖像金字塔（imagepyramidinputs）到3D-ResUNet的分割架構(gòu)中。坐標(biāo)卷積能夠在卷積過程中引入坐標(biāo)信息，使模型更好地感知顆粒的位置和空間關(guān)系，從而提高定位的準(zhǔn)確性。圖像金字塔則通過將不同分辨率的圖像輸入到模型中，讓模型能夠?qū)W習(xí)到不同尺度下的顆粒特征，增強(qiáng)模型對(duì)顆粒大小變化的適應(yīng)性，進(jìn)一步提升定位和識(shí)別的精度。在提高顆粒定位速度方面，DeepETPicker采用GPU加速的平均池化-非極大值抑制（MP-NMS,meanpoolingandnon-maximumsuppression）后處理操作。在模型推理階段，首先采用重疊斷層圖分區(qū)策略（OT,overlap-tile），將斷層圖劃分為多個(gè)重疊的子區(qū)域進(jìn)行處理，避免了由于邊緣體素分割精度不佳而產(chǎn)生的負(fù)面影響。然后結(jié)合MP-NMS操作加速顆粒中心定位過程。平均池化操作可以快速地對(duì)特征圖進(jìn)行降采樣，減少計(jì)算量，同時(shí)保留主要的特征信息。非極大值抑制則通過抑制局部非最大值，篩選出真正的顆粒中心位置，避免了冗余檢測(cè)，提高了定位的準(zhǔn)確性和速度。與現(xiàn)有的聚類后處理方法相比，DeepETPicker的這種后處理操作能夠提升挑選速度數(shù)十倍。在性能表現(xiàn)上，研究團(tuán)隊(duì)將DeepETPicker與目前性能最優(yōu)的顆粒挑選方法在多種冷凍電子斷層掃描數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了性能評(píng)估對(duì)比，采用精確率-召回率（Precision-Recall）、F1-分?jǐn)?shù)（F1-score）、對(duì)數(shù)似然概率貢獻(xiàn)度（Log-likelihoodContribution）、最大值概率（maximumvalueprobability）、RH分辨率（Rosenthal-Hendersonresolution）、全局分辨率6個(gè)定量指標(biāo)全面評(píng)價(jià)顆粒挑選的質(zhì)量。結(jié)果表明，DeepETPicker在仿真與真實(shí)數(shù)據(jù)集上均可實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的顆粒挑選，其綜合性能明顯優(yōu)于現(xiàn)有的其他方法。利用DeepETPicker挑選顆粒進(jìn)行生物大分子結(jié)構(gòu)重建實(shí)現(xiàn)的分辨率也達(dá)到采用專家人工挑選顆粒進(jìn)行結(jié)構(gòu)重建的水平，進(jìn)一步體現(xiàn)了其在原位高分辨率結(jié)構(gòu)解析中的實(shí)用價(jià)值。為方便用戶使用，項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)還推出了操作簡潔、界面友好的開源軟件，以輔助用戶完成圖像預(yù)處理、顆粒標(biāo)注、模型訓(xùn)練與推理等操作。4.2算法實(shí)現(xiàn)流程以Cryolo算法為例，其基于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)“只看一次”（YOLO）的框架，在冷凍電鏡圖像顆粒挑選中展現(xiàn)出獨(dú)特的流程和優(yōu)勢(shì)。圖像預(yù)處理是整個(gè)流程的首要環(huán)節(jié)。在Cryolo算法中，由于輸入的是完整的冷凍電鏡顯微照片，這些原始圖像往往包含各種噪聲和干擾信息，因此需要進(jìn)行預(yù)處理來提高圖像質(zhì)量，為后續(xù)的顆粒挑選提供更清晰的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。首先進(jìn)行去噪處理，利用高斯濾波等方法對(duì)圖像進(jìn)行平滑操作，降低圖像中的噪聲干擾，減少噪聲對(duì)顆粒特征提取的影響。通過直方圖均衡化等技術(shù)增強(qiáng)圖像的對(duì)比度，使得顆粒與背景之間的差異更加明顯，便于后續(xù)模型能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別顆粒。將圖像調(diào)整為合適的大小和分辨率，以滿足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入要求，確保模型能夠高效地處理圖像數(shù)據(jù)。圖像預(yù)處理的目的在于去除圖像中的噪聲和干擾，