論文の概要: Bayesian Topological Learning for Classifying the Structure of Biological Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11974v1
• Date: Thu, 24 Sep 2020 22:43:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 04:30:33.094235
• Title: Bayesian Topological Learning for Classifying the Structure of Biological Networks
• Title（参考訳）: 生物ネットワークの構造分類のためのベイズ位相学習
• Authors: Vasileios Maroulas, Cassie Putman Micucci, and Farzana Nasrin
• Abstract要約: Actin cytoskeleton Networkは、ネットワークの穴の数、大きさ、形状の自然変化によって局所的なトポロジカルなシグネチャを生成する。 永続ホモロジー(Persistent homology)は、データのトポロジ的性質を探索し、永続化ダイアグラムとして要約する手法である。 本研究では,アクチンフィラメントネットワークの分類にベイズ係数アルゴリズムを適用し,いくつかの最先端の分類手法と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.644043499620662
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Actin cytoskeleton networks generate local topological signatures due to the natural variations in the number, size, and shape of holes of the networks. Persistent homology is a method that explores these topological properties of data and summarizes them as persistence diagrams. In this work, we analyze and classify these filament networks by transforming them into persistence diagrams whose variability is quantified via a Bayesian framework on the space of persistence diagrams. The proposed generalized Bayesian framework adopts an independent and identically distributed cluster point process characterization of persistence diagrams and relies on a substitution likelihood argument. This framework provides the flexibility to estimate the posterior cardinality distribution of points in a persistence diagram and the posterior spatial distribution simultaneously. We present a closed form of the posteriors under the assumption of Gaussian mixtures and binomials for prior intensity and cardinality respectively. Using this posterior calculation, we implement a Bayes factor algorithm to classify the actin filament networks and benchmark it against several state-of-the-art classification methods.
• Abstract（参考訳）: アクチン細胞骨格ネットワークは、ネットワークの穴の数、サイズ、形状が自然に変化するため、局所的なトポロジカルシグネチャを生成する。 永続ホモロジー(Persistent homology)は、データのトポロジ的性質を探索し、永続化ダイアグラムとして要約する手法である。 本研究では,これらのフィラメントネットワークを,持続性図の空間上のベイズフレームワークによって定量化される持続性図に変換し,解析・分類する。 提案された一般化ベイズフレームワークは、永続化図の独立かつ同一のクラスタポイントプロセス特性を採用し、置換確率論に依存する。 このフレームワークは、永続化ダイアグラム内の点の後方濃度分布と後方空間分布を同時に推定する柔軟性を提供する。 ガウス混合の仮定のもとに後肢を閉じた形態を示し, それぞれ前強度と濃度の2項を仮定した。 この後続計算を用いて、アクチンフィラメントネットワークを分類し、いくつかの最先端分類法と比較するベイズ係数アルゴリズムを実装した。

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