Newest papers

Image Moment Estimation for Crowded Datasets

Andy Zhang, Oscar Mickelin, Amit Singer · 2026 · arXiv (Cornell University)

DOI: 10.48550/arxiv.2610.22840 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF

Vietnamese

Microscopy điện tử cryogenic một hạt (cryo-EM) là một kỹ thuật hình ảnh có khả năng tái tạo cấu trúc ba chiều (3D) độ phân giải cao của các macromolecules sinh học từ một tập hợp các hình ảnh chiếu ồn ào được thực hiện theo hướng xem ngẫu nhiên. Mô hình toán học cho hình ảnh cryo-EM thường giả định rằng mỗi hình ảnh chứa chính xác một hạt, được tập trung ở nguồn gốc. Tuy nhiên, nhiều bộ dữ liệu thử nghiệm chứa các hình ảnh hạt bao gồm nhiều hạt: một hạt trung tâm và một vài hạt đông đúc. Sự lệch này từ mô hình dẫn đến ước tính không chính xác của thống kê hình ảnh, chẳng hạn như các khoảnh khắc hình ảnh theo thứ tự thấp. Để tính đến điều này, chúng tôi đề xuất một phương pháp để ước tính các khoảnh khắc hình ảnh trong khi điều chỉnh hiệu ứng của các hạt đông

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Single-particle cryogenic electron microscopy (cryo-EM) is an imaging technique capable of reconstructing high-resolution three-dimensional (3D) structure of biological macromolecules from a set of noisy projection images taken at random viewing directions. The mathematical model for cryo-EM images typically assumes that each image contains exactly one particle, which is centered at the origin. However, many experimental datasets contain particle images which include multiple particles: one central particle and a few crowding particles. This deviation from the model leads to inaccurate estimation of image statistics, such as the low-order image moments. To account for this, we propose a method to estimate image moments while correcting for the effect of crowding particles. This method can be run directly from a set of cryo-EM micrographs with picked particles, and we demonstrate its efficacy on a wide array of synthetic data.

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Topics: Image (mathematics), Artificial intelligence, Moment (physics), Set (abstract data type), Computer vision, Projection (relational algebra)

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange