Questo è un metodo per addestrare un U-Net multi-fetta per la segmentazione multi-classe di tomogrammi crioelettronici utilizzando una porzione di un tomogramma come input di allenamento. Descriviamo come dedurre questa rete ad altri tomogrammi e come estrarre segmentazioni per ulteriori analisi, come la media dei sottotomogrammi e il tracciamento dei filamenti.
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).