《冰潮：隐式低温外星生命成像与变形估计》

《IEEE Transactions on Computational Imaging》：Ice-Tide: Implicit Cryo-ET Imaging and Deformation Estimation

ICE-TIDE方法通过高效坐标隐式神经网络参数化体积变形，实现冷冻电镜断层成像中观察对齐与高分辨率体积重建的同步优化，有效提升低信噪比下的重建质量并补充缺失信息，经实验验证显著优于现有方法。

　　

摘要：

我们介绍了ICE-TIDE方法，这是一种用于低温电子断层扫描（cryo-ET）的技术，它能够同时对观测数据进行对齐并重建高分辨率的三维图像。在cryo-ET中，倾斜序列的对齐是一个限制重建分辨率的主要问题。ICE-TIDE依赖于一种基于坐标的隐式神经表示方法，该方法可以直接对变形进行参数化并对投影图像进行对齐。此外，这种隐式网络还起到了有效的正则化作用，使得在信噪比较低的情况下也能获得高质量的重建结果，并且能够部分恢复缺失的数据信息。我们通过在实际模拟数据上对比ICE-TIDE与其他现有方法的表现，精确评估了其在分辨率和变形恢复精度方面的显著优势。最后，我们还展示了ICE-TIDE在处理实验数据集时的能力。

引言

低温电子断层扫描（cryo-ET）是一种成像技术，可以用于研究蛋白质和其他大分子结构在其天然细胞环境中的状态。在cryo-ET中，通过围绕固定轴倾斜样品，并使用透射电子显微镜（TEM）在已知观测方向上捕获二维投影图像来进行观察。近年来，仪器设备、样品制备和软件方面的进步使得能够在原位高分辨率下解析蛋白质结构，从而大大推动了cryo-ET的广泛应用。然而，cryo-ET要成为一种易于使用且高效的成像技术，仍面临许多挑战。