但毫无疑问的是。

如果真能跑通，无疑是把这个方法的适用条件重新进行界定了一次。

李继君刚想说，这太匪夷所思了。

但转念一想，似乎是真的可行。

跟着闫凝做了一段时间的研究。

他对冷冻电镜图像处理的底层算法也算是比较了解了。

对于二维分类平均的数学原理，也并不陌生。

传统上这个方法用于单颗粒分析，前提是同一组颗粒在二维投影面上具有一致的取向。

换句话说，分类的对象是同一把钥匙的不同角度照片。

把它们对齐平均之后，能拼出一把更清晰的钥匙。

但糖纤维不是钥匙，它更像是一根煮软了的面条。

每个样品里都可能弯成不同的弧度。

甚至同一根纤维上的不同片段也可能呈现不同的局部构象。

林晓的做法把这个问题绕开了。

他不试图对整根纤维做分类，而是把纤维切分成重叠的短片段，只对这些局部片段做二维分类。

这样一来，整根纤维的构象差异被切碎成一组局部结构的排列组合。

每个局部片段由于长度短，柔性相对受限，在二维投影面上的取向分布比整根纤维窄得多。

分类平均就能在保留局部结构特征的前提下有效提高信噪比。

这个逻辑在理论上是站得住的。

信号平均的核心优势在于，只要参与平均的数据来自同一类对象，平均后的信噪比就能提升。

林晓定义的同一类对象不是整根纤维，而是局部片段。

只要分类足够细，每一类局部片段内部的形态一致性就有保证。

但问题也不是没有。

他很快想到了几个关键瓶颈。

第一个问题是分类的粒度怎么定。

如果粒度太粗，同一类局部片段里混入了不同构象的结构，平均之后仍然会模糊。

如果粒度太细，每一类的样本数太少，信噪比提升有限，甚至可能过拟合。

这个度没有现成的公式可以套，需要在实际数据上反复测试才能找到平衡点。

第二个问题是片段之间的重叠区域怎么处理。

局部片段既然是从同一根纤维上截取的，相邻片段之间必然存在重叠。

如果不加处理，同一段密度信息会在多个分类组里重复出现，导致某些区域被过度加权，另一些区域被相对忽略。

这需要在分类之前先建立一个去冗余的映射关系，确保每一个原始密度点只对最终的平均结果贡献一次。

第三个问题是碎片化的分类结果怎么重新拼接成完整的纤维模型。

局部分类平均解决了单段结构的信噪比问题，但整根纤维的连续构象仍然需要从这些局部片段中重新组装。

这一步本质上是一个序列对齐和全局建模的问题，难度不比局部平均低。
本章未完，请翻下一页继续阅读.........