マルチエンティティ構成を定量化するための多変量クラスタ点プロセス:バイオフィルム画像データへの応用【JST・京大機械翻訳】

Majumder Suman; Coull Brent A.; Welch Jessica L. Mark; La Riviere Patrick J.; Dewhirst Floyd E.; Starr Jacqueline R.; Lee Kyu Ha

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211281313652 整理番号：22P0286810

マルチエンティティ構成を定量化するための多変量クラスタ点プロセス:バイオフィルム画像データへの応用【JST・京大機械翻訳】

Multivariate cluster point process to quantify and explore multi-entity configurations: Application to biofilm image data

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発行年： 2022年02月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2024年01月31日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

類似または異種物体のクラスタは多くの分野で遭遇する。頻繁に使用された手法は,潜在として各クラスタの中心オブジェクトを処理する。しかし,もう1つまたはそれ以上のタイプのクラスタが,もう1つのタイプのオブジェクトの周りにしばしばある。このような配列は,細胞の生体医用画像において一般的であり,そこでは,近くの細胞型が相互作用するようである。空間的関係を定量化することは生物学的メカニズムを解明するかもしれない。中心オブジェクト(親)が末梢のもの(オフスプリング)と異なる場合でも,親-オフスプリング統計フレームワークは有用である。マルチオブジェクト(例えば,マルチセル)配列を定量化するために,新しい多変量クラスタポイントプロセス(MCPP)を提案した。一般的に使用される手法とは異なり,MCPPはクラスタにおける中心親オブジェクトの位置を利用する。それは恐らく多層,多変量クラスタリングを説明する。モデル定式化は,オブジェクトタイプがクラスタ中心として機能し,周辺に居住する仕様を必要とする。そのような情報が未知であれば,オブジェクトタイプの相対的役割は,逸脱情報基準(DIC)による異なるモデルの適合を比較することによって探索される。模擬データにおいて,一連のモデルのDICを比較した。MCPPは,正確にシミュレートした関係を同定した。また,古典的単変量Neyman-Scottプロセスモデルよりも,より正確で正確なパラメータ推定値を生成した。また,MCPPを用いて,提案した構成を定量化し,ヒト歯垢バイオフィルム画像データにおける新しいものを探索した。MCPPモデルはCorynebacterium周辺のStreptococcusとPorphyromonasの同時クラスタ化とStreptococcus周辺のPasteurellaceaeを定量し,全ての分類群について仮定した構造をうまく捕捉した。更なる調査は,以前に報告されていない関係であるFusobacteriumとLeptotrichiaの間のクラスタ化の存在を示唆した。【JST・京大機械翻訳】

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パターン認識

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