ПОСТРОЕНИЕ КРИВОЛИНЕЙНОГО СКЕЛЕТА ТРЕХМЕРНОЙ МОДЕЛИ ПО ПЛОСКИМ ПРОЕКЦИЯМ

В данной работе предложен новый алгоритм построения криволинейного скелета для широкого класса объектов. Алгоритм использует аппроксимацию объекта его визуальной оболочкой, что дает нам возможность работать с моделью, используя только ее силуэты. Предлагается эффективный алгоритм для вычисления 3D карты расстояний для внутренних вокселей визуальной оболочки. Используя эту 3D карту расстояний, организуется обратное проецирование непрерывных скелетов плоских проекций, формирующих визуальную оболочку. Полученное облако точек является первой аппроксимацией криволинейного скелета. Затем используется набор техник фильтрации и кластеризации полученного облака с целью получения менее шумной аппроксимации. Полученная аппроксимация уже может использоваться для приложений. Далее организуется итерационный процесс для уточнения криволинейного скелета. Описываемый метод показал существенное улучшение времени вычисления по сравнению с существующими методами. Метод показал хорошие результаты построения криволинейного скелета для моделей со сложной геометрией и топологией. Получаемые криволинейные скелеты удовлетворяют большинству требований, предъявляемым к универсальным криволинейным скелета

Intensity-Based Skeletonization of CryoEM Gray-Scale Images Using a True Segmentation-Free Algorithm

Cryo-electron microscopy is an experimental technique that is able to produce 3D gray-scale images of protein molecules. In contrast to other experimental techniques, cryo-electron microscopy is capable of visualizing large molecular complexes such as viruses and ribosomes. At medium resolution, the positions of the atoms are not visible and the process cannot proceed. The medium-resolution images produced by cryo-electron microscopy are used to derive the atomic structure of the proteins in de novo modeling. The skeletons of the 3D gray-scale images are used to interpret important information that is helpful in de novo modeling. Unfortunately, not all features of the image can be captured using a single segmentation. In this paper, we present a segmentation-free approach to extract the gray-scale curve-like skeletons. The approach relies on a novel representation of the 3D image, where the image is modeled as a graph and a set of volume trees. A test containing 36 synthesized maps and one authentic map shows that our approach can improve the performance of the two tested tools used in de novo modeling. The improvements were 62 and 13 percent for Gorgon and DP-TOSS, respectively