<div dir="ltr"><font face="arial, sans-serif"><span style="line-height:17.12px">MotionCor2 1.4.0 has made some important changes and implemented several new functions, including support for EER (ThermoFisher) and optimization for tilted data collection. </span>

To support the increasing need for movies collected at high tilt angles, MotionCor2 1.4.0 implemented a distance-based scheme to interpolate and correct local motion at pixel level. This strategy has been found more accurate than the polynomial fitting used in earlier versions for tilted samples that are known for more intensive local motion across the field of view.  An improved scheme has been implemented that leads to more robust detection of failed local-motion measurements on challenging patches. The failed measurements are then replaced with values estimated from good ones in the neighborhood. This improvement is beneficial not only for more accurate measurements but also for finer measurements across the field of view.  MotionCor2 1.4.0 added a new function that supports movies collected with variable frame exposure that aims to freeze stronger early motions with shorter exposures and in the meantime control the movie size with longer ones for the later frames. Non-uniform grouping has therefore been implemented for this kind of movies in which shorter-exposed frames are grouped more than those of longer-exposed.  As a result, frames formed by summing each group on which global and local motions are measured have an even distribution of dose(signal). The motions of the original frames are then quadratically interpolated.  <br></font><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div><div><font face="arial, sans-serif">The performance of MotionCor2 1.4.0 was kindly assessed by nVidia on their platforms equipped with various advanced graphics cards. The first plot shows the wall-clock time of processing a single TIFF movie containing 120 K3 super-res frames on a single GPU including time to load the TIFF movie into CPU RAM. This plot is for users who are interested in on-the-fly motion correction. We routinely run 8 jobs concurrently during the data collection, one GPU per job on a workstation equipped with 8 GPUs and are able to catch up the data collection speed.</font></div><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, sans-serif">The second plot is for offline processing. It shows the wall-clock time of a single job using 1 and 2 GPUs, respectively to process 10 K3 movies containing 120 frames in batch mode. In this case, the 10-second movie loading time is shadowed by the computation of the movie in RAM. </font></div><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, sans-serif">If you have more questions regarding the performance assessment, please feel free to let me know. Again, we really appreciate nVidia's various kinds of help! </font></div><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, sans-serif">Best</font></div></div><div><font face="arial, sans-serif">Shawn</font></div><div><img src="cid:ii_kgzu02cx0" alt="SingleProcessing1GPUa.png" width="480" height="276"><br></div><div><img src="cid:ii_kgzu0exr1" alt="BatchProcessing2GPU.png" width="480" height="238"><br></div><div><br></div></div>