在X射线游离电子激光器（XFELS）处的单粒子成像（SPI）特别适合于确定其本地环境中颗粒的3D结构。对于成功的重建，必须从大量获取的图案中分离出来的衍射模式。我们建议将此任务作为图像分类问题制定，并使用卷积神经网络（CNN）架构来解决它。开发了两个CNN配置：一个最大化F1分数的CNN配置和强调高召回的一个配置。我们还将CNN与期望最大化（EM）选择以及尺寸过滤结合起来。我们观察到，我们的CNN选择在我们之前的工作中使用的电子选择的功率谱密度函数的对比度较低。但是，基于CNN的选择的重建提供了类似的结果。将CNN引入SPI实验允许简化重建管道，使研究人员能够在飞行中对模式进行分类，并且因此，它们使他们能够严格控制其实验的持续时间。我们认为，在描述的SPI分析工作流程中提出基于非标准的人工智能（AI）解决方案可能对SPI实验的未来发展有益。
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