論文の概要: Spotting Virus from Satellites: Modeling the Circulation of West Nile Virus Through Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05251v2
• Date: Thu, 6 Jul 2023 09:16:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-07 18:28:50.002115
• Title: Spotting Virus from Satellites: Modeling the Circulation of West Nile Virus Through Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: 衛星からのウイルス検出:グラフニューラルネットワークによる西ナイルウイルスの循環のモデル化
• Authors: Lorenzo Bonicelli, Angelo Porrello, Stefano Vincenzi, Carla Ippoliti, Federica Iapaolo, Annamaria Conte, Simone Calderara
• Abstract要約: 西ナイルウイルス(西ナイルウイルス、英語: West Nile Virus、WNV)は、蚊が媒介する動物病ウイルスの1つである。 グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて,周辺地域の特徴を集約する。 ウイルス拡散の季節性を考慮したモデルに時間関連情報を直接注入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.235799644961816
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The occurrence of West Nile Virus (WNV) represents one of the most common mosquito-borne zoonosis viral infections. Its circulation is usually associated with climatic and environmental conditions suitable for vector proliferation and virus replication. On top of that, several statistical models have been developed to shape and forecast WNV circulation: in particular, the recent massive availability of Earth Observation (EO) data, coupled with the continuous advances in the field of Artificial Intelligence, offer valuable opportunities. In this paper, we seek to predict WNV circulation by feeding Deep Neural Networks (DNNs) with satellite images, which have been extensively shown to hold environmental and climatic features. Notably, while previous approaches analyze each geographical site independently, we propose a spatial-aware approach that considers also the characteristics of close sites. Specifically, we build upon Graph Neural Networks (GNN) to aggregate features from neighbouring places, and further extend these modules to consider multiple relations, such as the difference in temperature and soil moisture between two sites, as well as the geographical distance. Moreover, we inject time-related information directly into the model to take into account the seasonality of virus spread. We design an experimental setting that combines satellite images - from Landsat and Sentinel missions - with ground truth observations of WNV circulation in Italy. We show that our proposed Multi-Adjacency Graph Attention Network (MAGAT) consistently leads to higher performance when paired with an appropriate pre-training stage. Finally, we assess the importance of each component of MAGAT in our ablation studies.
• Abstract（参考訳）: 西ナイルウイルス(英語: West Nile Virus、WNV)は、蚊が媒介する動物病ウイルスの1つである。 その循環は通常、ベクター増殖とウイルスの複製に適した気候および環境条件と関連している。 その上、wnv循環の形状と予測のためにいくつかの統計モデルが開発されており、特に最近の地球観測(eo)データの大量利用と人工知能の分野における継続的な進歩は、貴重な機会を提供している。 本稿では,広範に環境・気候特性を有する衛星画像を用いた深部ニューラルネットワーク(DNN)によるWNV循環予測を提案する。 特に,各地形を個別に解析する従来の手法では,近接する場所の特性を考慮した空間認識手法を提案する。 具体的には,グラフニューラルネットワーク(gnn)を基盤として,隣接する場所から特徴を集約し,これらのモジュールをさらに拡張して,温度や土壌水分の差,地理的距離など,複数の関係を考察する。 さらに,ウイルス拡散の季節性を考慮するため,時間関連情報をモデルに直接注入する。 我々は、ランドサットとセンチネルのミッションの衛星画像と、イタリアにおけるWNV循環の地上観測を組み合わせた実験的な設定を設計する。 提案するマルチアドバンシーグラフアテンションネットワーク (magat) は, 適切な事前学習段階と組み合わせると, 一貫して高い性能が得られることを示す。 最後に,Ablation研究におけるMAGATの各成分の重要性について検討した。

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