「RELION理論」の版間の差分
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'''[[RELION]]'''のアルゴリズムに関して、整理したページになります。すこしずつまとめたいと思います。 | '''[[RELION]]'''のアルゴリズムに関して、整理したページになります。すこしずつまとめたいと思います。 | ||
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+ | RELIONを理解するには幾つかキーになる考え方があります。 | ||
+ | *[[中央断面定理]]と[[三次元再構成法]]の関係 | ||
+ | *[[Wiener Filter]] | ||
+ | *[[最尤法]]([[Expectation-Maximization method]]) | ||
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2017年9月21日 (木) 03:37時点における最新版
RELIONのアルゴリズムに関して、整理したページになります。すこしずつまとめたいと思います。
導入
RELIONを理解するには幾つかキーになる考え方があります。
: 観測されたデータ : 事前情報 :パラメータセット
尤度の定義: が与えられたときの画像となるときの尤度
: i番目の画像 : n回目 : フーリエ成分j (2次元フーリエ空間:実験画像2D) : フーリエ成分の数 : ノイズの分散(分解能毎で予測される)、データから推定 : i番目の画像のフーリエ成分jのCTF(コントラスト伝達関数)の値 : フーリエ成分l(3次元フーリエ空間:3Dマップ) : フーリエ成分の数 : k番目の3Dマップ : 回転(3自由度)+平行移動(2自由)