Hierbei handelt es sich um ein Verfahren zum Trainieren eines Mehrschicht-U-Netzes für die Mehrklassensegmentierung von Kryo-Elektronen-Tomogrammen, wobei ein Teil eines Tomogramms als Trainingseingabe verwendet wird. Wir beschreiben, wie man dieses Netzwerk auf andere Tomogramme ableiten kann und wie man Segmentierungen für weitere Analysen extrahiert, wie z.B. Subtomogramm-Mittelung und Filament-Tracing.
Heebner, J. E., Purnell, C., Hylton, R. K., Marsh, M., Grillo, M. A., Swulius, M. T. Deep Learning-Based Segmentation of Cryo-Electron Tomograms. J. Vis. Exp. (189), e64435, doi:10.3791/64435 (2022).