公开(公告)号：CN112465067B

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202011470196.2

申请日：2020-12-15

申请人： 上海交通大学

发明人： 蔡嘉鸣 ,  沈红斌

IPC分类号： G06V10/762 ,  G06V10/44 ,  G06K9/62 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 一种基于图卷积自编码器的冷冻电镜单颗粒图像聚类实现方法，通过计算冷冻电镜单颗粒图片集的图片相似性矩阵，从而生成KNN网络；采用局部线性嵌入算法对每幅冷冻电镜单颗粒图像进行降维，将KNN网络和图片特征矩阵输入图卷积自编解码器中的编码器，将高维的结点特征嵌入到低维的隐藏层空间中，得到低维的隐藏层结点特征后通过图卷积自编解码器中的解码器进行K‑means聚类处理得到冷冻电镜单颗粒图像的聚类结果，最后对每个聚类簇的图像取平均即可得到最终的类平均图像。本发明使用网络化的相似性度量方法和局部线性嵌入提取方法，结合自编码器的隐藏层结点特征同时学习到网络的结构信息和结点本身的图像特征信息，使得聚类的鲁棒性得到提升，显著提高了图像质量。

公开(公告)号：CN112465067A

公开(公告)日：2021-03-09

申请号：CN202011470196.2

申请日：2020-12-15

申请人： 上海交通大学

发明人： 蔡嘉鸣 ,  沈红斌

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 一种基于图卷积自编码器的冷冻电镜单颗粒图像聚类实现方法，通过计算冷冻电镜单颗粒图片集的图片相似性矩阵，从而生成KNN网络；采用局部线性嵌入算法对每幅冷冻电镜单颗粒图像进行降维，将KNN网络和图片特征矩阵输入图卷积自编解码器中的编码器，将高维的结点特征嵌入到低维的隐藏层空间中，得到低维的隐藏层结点特征后通过图卷积自编解码器中的解码器进行K‑means聚类处理得到冷冻电镜单颗粒图像的聚类结果，最后对每个聚类簇的图像取平均即可得到最终的类平均图像。本发明使用网络化的相似性度量方法和局部线性嵌入提取方法，结合自编码器的隐藏层结点特征同时学习到网络的结构信息和结点本身的图像特征信息，使得聚类的鲁棒性得到提升，显著提高了图像质量。