論文の概要: Batch Normalization in Cytometry Data by kNN-Graph Preservation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00050v4
• Date: Wed, 09 Jul 2025 09:41:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-10 15:30:51.854331
• Title: Batch Normalization in Cytometry Data by kNN-Graph Preservation
• Title（参考訳）: kNNグラフ保存によるサイトメトリーデータのバッチ正規化
• Authors: Muhammad S. Battikh, Artem Lensky,
• Abstract要約: Time-of-Flight(CyTOF)データによる高次元サイトメトリーにおけるバッチ効果は、比較分析の課題である。 従来のバッチ正規化法は、細胞集団に固有の複雑なトポロジカル構造を保存できない可能性がある。 本稿では,CyTOFデータのバッチ正規化に特化した,残差ニューラルネットワークを用いたポイントセット登録手法を提案する。
• 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: Batch effects in high-dimensional Cytometry by Time-of-Flight (CyTOF) data pose a challenge for comparative analysis across different experimental conditions or time points. Traditional batch normalization methods may fail to preserve the complex topological structures inherent in cellular populations. In this paper, we present a residual neural network-based method for point set registration specifically tailored to address batch normalization in CyTOF data while preserving the topological structure of cellular populations. By viewing the alignment problem as the movement of cells sampled from a target distribution along a regularized displacement vector field, similar to coherent point drift (CPD), our approach introduces a Jacobian-based cost function and geometry-aware statistical distances to ensure local topology preservation. We provide justification for the k-Nearest Neighbour (kNN) graph preservation of the target data when the Jacobian cost is applied, which is crucial for maintaining biological relationships between cells. Furthermore, we introduce a stochastic approximation for high-dimensional registration, making alignment feasible for the high-dimensional space of CyTOF data. Our method is demonstrated on high-dimensional CyTOF dataset, effectively aligning distributions of cells while preserving the kNN-graph structure. This enables accurate batch normalization, facilitating reliable comparative analysis in biomedical research.
• Abstract（参考訳）: タイム・オブ・フライ(CyTOF)データによる高次元サイトメトリーにおけるバッチ効果は、異なる実験条件や時間点における比較分析の課題となっている。 従来のバッチ正規化法は、細胞集団に固有の複雑なトポロジカル構造を保存できない可能性がある。 本稿では,細胞集団のトポロジ的構造を保ちながら,CyTOFデータのバッチ正規化に特化した残差ニューラルネットワークを用いた点集合登録法を提案する。 コヒーレント・ポイントドリフト (CPD) と同様の正規化変位ベクトル場に沿ったターゲット分布からサンプリングされたセルの移動としてアライメント問題を考察することにより, 局所的なトポロジー保存を確保するために, ヤコビアンに基づくコスト関数と幾何学的統計距離を導入する。 我々は, 細胞間の生物学的関係を維持する上で重要な, ジャコビアンコストを適用した際の対象データのk-Nearest Neighbour(kNN)グラフ保存の正当性を示す。 さらに、高次元登録のための確率近似を導入し、CyTOFデータの高次元空間に対してアライメントを実現する。 提案手法は高次元CyTOFデータセット上で,kNNグラフ構造を保ちながら細胞分布を効果的に整列させる。 これにより、正確なバッチ正規化が可能になり、バイオメディカル研究における信頼性の高い比較分析が容易になる。

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