論文の概要: Fast Data Driven Estimation of Cluster Number in Multiplex Images using Embedded Density Outliers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10469v1
• Date: Thu, 21 Jul 2022 13:33:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-22 12:38:14.677161
• Title: Fast Data Driven Estimation of Cluster Number in Multiplex Images using Embedded Density Outliers
• Title（参考訳）: 埋め込み密度異常値を用いた多重画像の高速データ駆動クラスタ数推定
• Authors: Spencer A. Thomas
• Abstract要約: 化学画像技術の使用は、病理学における従来の手法と相容れないものになりつつある。 画像マスなどの技術は、デジタル病理学技術と連動して使用される特定のコンポーネントのラベル付き多次元(マルチプレックス)画像を提供する。 深度スパースオートエンコーダを用いて,データを低次元空間に埋め込むことにより,クラスタ数を自動データ駆動方式で推定する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The usage of chemical imaging technologies is becoming a routine accompaniment to traditional methods in pathology. Significant technological advances have developed these next generation techniques to provide rich, spatially resolved, multidimensional chemical images. The rise of digital pathology has significantly enhanced the synergy of these imaging modalities with optical microscopy and immunohistochemistry, enhancing our understanding of the biological mechanisms and progression of diseases. Techniques such as imaging mass cytometry provide labelled multidimensional (multiplex) images of specific components used in conjunction with digital pathology techniques. These powerful techniques generate a wealth of high dimensional data that create significant challenges in data analysis. Unsupervised methods such as clustering are an attractive way to analyse these data, however, they require the selection of parameters such as the number of clusters. Here we propose a methodology to estimate the number of clusters in an automatic data-driven manner using a deep sparse autoencoder to embed the data into a lower dimensional space. We compute the density of regions in the embedded space, the majority of which are empty, enabling the high density regions to be detected as outliers and provide an estimate for the number of clusters. This framework provides a fully unsupervised and data-driven method to analyse multidimensional data. In this work we demonstrate our method using 45 multiplex imaging mass cytometry datasets. Moreover, our model is trained using only one of the datasets and the learned embedding is applied to the remaining 44 images providing an efficient process for data analysis. Finally, we demonstrate the high computational efficiency of our method which is two orders of magnitude faster than estimating via computing the sum squared distances as a function of cluster number.
• Abstract（参考訳）: 化学画像技術の使用は、病理学における従来の手法と相容れないものになりつつある。 最先端の技術は、リッチで空間的に解決された多次元の化学画像を提供する次世代技術を開発した。 デジタル病理学の台頭は, 光学顕微鏡と免疫組織化学による画像モダリティの相乗効果を著しく向上させ, 疾患の生物学的機構と進展の理解を深めた。 イメージングマスサイトメトリーのような技術は、デジタル病理学技術と連動して使用される特定の成分のラベル付き多次元(多次元)画像を提供する。 これらの強力な技術は豊富な高次元データを生成し、データ分析において大きな課題を生み出す。 クラスタリングのような教師なしの手法は、これらのデータを解析するための魅力的な方法であるが、クラスタの数などのパラメータの選択が必要である。 本稿では,深層オートエンコーダを用いてクラスタ数を自動的にデータ駆動方式で推定し,そのデータを低次元空間に埋め込む手法を提案する。 組込み空間内の領域密度を計算し,そのほとんどが空であり,高密度領域を異常値として検出し,クラスタ数の推定値を与える。 このフレームワークは、完全に教師なしでデータ駆動の方法を提供し、多次元データを分析します。 本研究は,45個のマルチプレクサイメージング質量サイトメトリーデータセットを用いた手法を実証する。 さらに,本モデルでは,データセットの1つのみを用いて学習し,学習した埋め込みを残りの44画像に適用し,効率的なデータ解析を行う。 最後に,クラスタ数関数として和二乗距離を計算することにより,推定よりも2桁早い計算効率を示す。

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