論文の概要: Graph Neural Networks as an Enabler of Terahertz-based Flow-guided Nanoscale Localization over Highly Erroneous Raw Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05551v4
- Date: Fri, 5 Jul 2024 07:42:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 01:11:44.802438
- Title: Graph Neural Networks as an Enabler of Terahertz-based Flow-guided Nanoscale Localization over Highly Erroneous Raw Data
- Title（参考訳）: テラヘルツをベースとしたフロー誘導型ナノスケールローカライゼーションのためのグラフニューラルネットワーク
- Authors: Gerard Calvo Bartra, Filip Lemic, Guillem Pascual, Aina Pérez Rodas, Jakob Struye, Carmen Delgado, Xavier Costa Pérez,
- Abstract要約: 本稿では,フロー誘導型ローカライゼーションのための生データの解析モデルを提案する。
また,グラフニューラルネットワーク(GNN)をフロー誘導型ローカライゼーションパラダイムに統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.183137616254928
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Contemporary research advances in nanotechnology and material science are rooted in the emergence of nanodevices as a versatile tool that harmonizes sensing, computing, wireless communication, data storage, and energy harvesting. These devices offer novel pathways for disease diagnostics, treatment, and monitoring within the bloodstreams. Ensuring precise localization of events of diagnostic interest, which underpins the concept of flow-guided in-body nanoscale localization, would provide an added diagnostic value to the detected events. Raw data generated by the nanodevices is pivotal for this localization and consist of an event detection indicator and the time elapsed since the last passage of a nanodevice through the heart. The energy constraints of the nanodevices lead to intermittent operation and unreliable communication, intrinsically affecting this data. This posits a need for comprehensively modelling the features of this data. These imperfections also have profound implications for the viability of existing flow-guided localization approaches, which are ill-prepared to address the intricacies of the environment. Our first contribution lies in an analytical model of raw data for flow-guided localization, dissecting how communication and energy capabilities influence the nanodevices' data output. This model acts as a vital bridge, reconciling idealized assumptions with practical challenges of flow-guided localization. Toward addressing these practical challenges, we also present an integration of Graph Neural Networks (GNNs) into the flow-guided localization paradigm. GNNs excel in capturing complex dynamic interactions inherent to the localization of events sensed by the nanodevices. Our results highlight the potential of GNNs not only to enhance localization accuracy but also extend coverage to encompass the entire bloodstream.
- Abstract（参考訳）: ナノテクノロジーと材料科学の最近の研究は、センサー、コンピューティング、無線通信、データストレージ、エネルギー収穫を調和させる汎用ツールとしてナノデバイスが出現したことに根ざしている。
これらのデバイスは、疾患の診断、治療、および血流内のモニタリングのための新しい経路を提供する。
フローガイドによる体内ナノスケールの局所化という概念の根底にある、診断的関心事の正確な位置決定は、検出された事象に付加的な診断価値を与える。
ナノデバイスによって生成された生データは、この局在に重要なものであり、事象検出指標と、ナノデバイスが心臓を通過してから経過した時間から構成される。
ナノデバイスのエネルギー制約は断続的な操作と信頼できない通信につながり、本質的にこのデータに影響を与える。
このことは、このデータの特徴を包括的にモデル化する必要性を示唆している。
これらの欠陥は、環境の複雑さに対処するには不十分な、既存のフロー誘導型ローカライゼーションアプローチの生存可能性にも重大な影響を及ぼす。
私たちの最初の貢献は、フロー誘導型ローカライゼーションのための生データの分析モデルであり、通信とエネルギー能力がナノデバイスのデータ出力にどのように影響するかを明らかにすることである。
このモデルは、フロー誘導ローカライゼーションの実践的な課題と理想化された仮定を一致させる、重要なブリッジとして機能する。
これらの課題に対処するために、フロー誘導ローカライゼーションパラダイムへのグラフニューラルネットワーク(GNN)の統合も提案する。
GNNはナノデバイスによって感知される事象の局所化に固有の複雑な動的相互作用を捉えるのに優れている。
以上の結果から,GNNは局所化精度を高めるだけでなく,血流全体を包含する範囲を広げる可能性も浮き彫りにした。
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