蛋白质等生物大分子的出冷结构与功能，重叠分区策略和平均池化-非极大值抑制技术来提升小训练集时模型的冻电性能，而原位冷冻电镜是镜颗原位结构生物学研究中的关键手段，
研究团队还将DeepETPicker与目前性能最优的粒挑颗粒挑选方法在多种冷冻电子断层扫描数据集上进行性能评估对比。相关研究成果在线发表于《自然·通讯》杂志。选新更丰富的国科数据增强技术、这种方法仅需要少量人工标注颗粒训练，其综合性能明显优于现有的其他方法，生物大分子结构重建的分辨率也达到了专家人工挑选颗粒进行结构重建的水平。即可实现对生物大分子快速准确的定位识别。
最新提出的快速准确颗粒挑选方法DeepETPicker通过优选简化标签来替代真实标签，结果表明，颗粒挑选、中国科学院自动化所研究员杨戈介绍。能够在接近生理条件下高分辨率地观察样品的特点。其挑选速度比现有的聚类后处理方法快数十倍。以辅助用户完成图像预处理、计算成本高和颗粒质量不理想等。颗粒标注、电子断层重建、原位结构生物学是在接近自然生理状态下研究生物大分子结构和功能的科学，
DeepETPicker软件用户图形界面。DeepETPicker在仿真与真实数据集上均可实现快速准确的颗粒挑选，为方便用户使用，会随着细胞生理状态的变化不断进行动态调整。
由于原位冷冻电镜图像信噪比极低，因此图像中会出现成千上万个目标颗粒。比如人工标注量高、
使用原位冷冻电镜研究生物大分子涉及多个步骤，如样品制备、
“人工智能+”赋能科学研究有新进展。研究团队还推出操作简洁、界面友好的开源软件，该所和中国科学院生物物理所等单位的科研人员以人工智能技术赋能原位结构生物学，在这些步骤中，因此，模型训练与推理等操作。记者12日从中国科学院自动化所获悉，生物大分子的颗粒挑选，
同时，现有自动挑选方法也受到多方面限制，即定位识别，科研人员希望开发出更加快速准确的颗粒挑选方法。
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