[發(fā)明專利]一種用于冷凍電鏡分析的單顆粒圖像聚類方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710116076.4
• 申請(qǐng)日: 2017-03-01
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN106951918B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-04-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 沈紅斌;殷碩
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海交通大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06K9/00
• 代理公司: 上海伯瑞杰知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31227
• 代理人: 孟旭彤

1.一種單顆粒圖像聚類方法，用于單顆粒圖像分析，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一：接受用戶輸入初始類數(shù)目k₀，最終類的數(shù)目k_n和輸入數(shù)據(jù)集，隨機(jī)初始化數(shù)據(jù)集為k₀個(gè)類，計(jì)算類中心，對(duì)輸入數(shù)據(jù)集建立共享K最近鄰網(wǎng)絡(luò)；

步驟二：進(jìn)行一次KMeans聚類，度量輸入圖像和類中心相似度時(shí)，將類中心加入網(wǎng)絡(luò)中，并更新網(wǎng)絡(luò)，基于網(wǎng)絡(luò)的相似性作為KMeans中的相似性度量方法；

步驟三：判斷當(dāng)前類的數(shù)目K是否等于用戶輸入k_n，如果是，輸出各個(gè)類和類平均圖像，并退出，否則分裂最大的類并返回步驟二繼續(xù)執(zhí)行。

2.如權(quán)利要求1所述的單顆粒圖像聚類方法，其特征在于，步驟二的具體實(shí)現(xiàn)包括：

進(jìn)行一次Kmeans，即對(duì)每一個(gè)輸入圖像，計(jì)算該圖像和所有類中心的Jaccard相似性并指派該圖像屬于相似性最大的類中心代表的類，對(duì)所有圖像指派結(jié)束之后更新類中心和共享K最近鄰網(wǎng)絡(luò)，再對(duì)每幅圖像進(jìn)行指派，如此重復(fù)直到收斂或者迭代次數(shù)達(dá)到設(shè)定的上限；

建立共享K最近鄰網(wǎng)絡(luò)時(shí)有如下公式(1):

sim(X_i,C)＞sim(X_i,X_j),sim(C_i,C_j)＞sim(C_i,X_i) (1)

其中C為類平均圖像，X_i，X_j，為任意兩幅輸入圖像，sim是建立共享K最近鄰網(wǎng)絡(luò)時(shí)采用的兩兩相似性計(jì)算方法，

每個(gè)類維護(hù)一個(gè)共享K最近鄰網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)是在原來(lái)的共享K最近鄰網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上加入當(dāng)前類中心圖像得到的，

其中Jaccard相似性度量方法為：

其中S_xy為兩幅圖像的Jaccard相似性，Γ(x)為x的鄰域。

3.如權(quán)利要求2所述的單顆粒圖像聚類方法，其特征在于，分裂最大的類時(shí)，統(tǒng)計(jì)類中的圖像和類平均圖像的Jaccard相似性，將相似性值按高低排列，取前50％為一類，剩下的為一類，并分別計(jì)算這兩類的類中心等信息，然后刪除原來(lái)的類信息，保留兩個(gè)新生成的類。

4.如權(quán)利要求1所述的單顆粒圖像聚類方法，其特征在于，所述單顆粒圖像分析用于冷凍電鏡生物學(xué)分析方法。