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申请/专利权人：深圳大学
摘要：本发明提供一种基于随机森林分类算法的超亮光斑定位识别方法，属于单分子定位识别技术领域。本发明基于随机森林分类算法的超亮光斑定位识别方法包括如下步骤：单分子库的建立步骤：用于建立模拟单分子定位超分辨显微成像的单分子库；超亮光斑数据的模拟步骤：用于模拟超亮光斑；随机森林分类模型训练步骤：采用随机森林算法对所述单分子光斑和超亮光斑数据进行训练，获取所述随机森林分类模型；识别校准步骤：采用所述随机森林分类模型，对生物亚衍射极限结构单分子定位超分辨显微成像的超亮光斑进行定位数识别和定位信息校准。本发明有效提高了超亮光斑定位的准确度，改进了单分子定位超分辨显微成像对生物标本的定量和比较分析能力。
主权项：1.一种基于随机森林分类算法的超亮光斑定位识别方法，其特征在于，包括如下步骤：单分子库的建立步骤：用于建立模拟单分子定位超分辨显微成像的单分子库；超亮光斑数据的模拟步骤：在衍射极限区域内随机生成多个位置坐标，从单分子库中随机抽取相应数目的单分子光斑，重叠放置于模拟区域，使所述单分子光斑的定位坐标分别与生成的位置坐标重合；随机森林分类模型训练步骤：采用随机森林算法对所述单分子光斑和超亮光斑数据进行训练，获取所述随机森林分类模型，超亮光斑为在衍射极限内的多个分子同时发光形成的光斑；识别校准步骤：采用所述随机森林分类模型，对生物亚衍射极限结构单分子定位超分辨显微成像的超亮光斑进行定位数识别和定位信息校准，对超亮光斑进行定位数识别和定位信息校准的方法为：从单分子定位超分辨显微成像的图像序列中，提取未经校准的发射光斑，并应用训练后的随机森林分类模型来确定每个光斑的潜在定位数目，从而得出每个超微结构的校准定位数目。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳大学 一种基于随机森林分类算法的超亮光斑定位识别方法
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