論文の概要: Enhancing Open-World Bacterial Raman Spectra Identification by Feature
Regularization for Improved Resilience against Unknown Classes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13723v1
- Date: Thu, 19 Oct 2023 17:19:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 05:47:56.919859
- Title: Enhancing Open-World Bacterial Raman Spectra Identification by Feature
Regularization for Improved Resilience against Unknown Classes
- Title（参考訳）: 未知クラスに対する耐性向上のための特徴規則化によるオープンワールド細菌ラマンスペクトルの同定
- Authors: Yaroslav Balytskyi, Nataliia Kalashnyk, Inna Hubenko, Alina Balytska,
Kelly McNear
- Abstract要約: 従来のクローズドセット分類手法は、全ての試験サンプルが既知の病原体の1つに属すると仮定する。
ラマン分光法による病原体を同定する現在の最先端ニューラルネットワークは未知の入力に対して脆弱であることを示す。
我々はResNetアーキテクチャの新しいアンサンブルと、既存のクローズドワールド手法よりも優れたアテンションメカニズムを組み合わさった。
- 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 combination of Deep Learning techniques and Raman spectroscopy shows
great potential offering precise and prompt identification of pathogenic
bacteria in clinical settings. However, the traditional closed-set
classification approaches assume that all test samples belong to one of the
known pathogens, and their applicability is limited since the clinical
environment is inherently unpredictable and dynamic, unknown or emerging
pathogens may not be included in the available catalogs. We demonstrate that
the current state-of-the-art Neural Networks identifying pathogens through
Raman spectra are vulnerable to unknown inputs, resulting in an uncontrollable
false positive rate. To address this issue, first, we developed a novel
ensemble of ResNet architectures combined with the attention mechanism which
outperforms existing closed-world methods, achieving an accuracy of $87.8 \pm
0.1\%$ compared to the best available model's accuracy of $86.7 \pm 0.4\%$.
Second, through the integration of feature regularization by the Objectosphere
loss function, our model achieves both high accuracy in identifying known
pathogens from the catalog and effectively separates unknown samples
drastically reducing the false positive rate. Finally, the proposed feature
regularization method during training significantly enhances the performance of
out-of-distribution detectors during the inference phase improving the
reliability of the detection of unknown classes. Our novel algorithm for Raman
spectroscopy enables the detection of unknown, uncatalogued, and emerging
pathogens providing the flexibility to adapt to future pathogens that may
emerge, and has the potential to improve the reliability of Raman-based
solutions in dynamic operating environments where accuracy is critical, such as
public safety applications.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニング技術とラマン分光法の組み合わせは、臨床現場で病原細菌を正確かつ迅速に同定する大きな可能性を示している。
しかしながら、従来のクローズドセット分類アプローチでは、すべてのテストサンプルは既知の病原体に属しており、臨床環境は本質的に予測不能であり、動的で未知、または新興の病原体は利用可能なカタログに含まれない可能性があるため、その適用性は限られている。
ラマンスペクトルを通じて病原体を特定する現在の最先端のニューラルネットワークは、未知の入力に対して脆弱であり、制御不能な偽陽性率をもたらすことを実証する。
この問題に対処するため、我々はResNetアーキテクチャの新たなアンサンブルと既存のクローズドワールドメソッドよりも優れたアテンション機構を組み合わさり、最高のモデルでは8,6.7 pm 0.4 % の精度で8,7 pm 0.1 % の精度を達成した。
第2に, 対象球損失関数による特徴正規化の統合により, 既知の病原体をカタログから同定する精度が向上し, 未知のサンプルを効果的に分離し, 偽陽性率を大幅に低減する。
最後に, 学習中の特徴正規化手法により, 未知クラス検出の信頼性が向上し, 推定段階での分散検出性能が大幅に向上する。
提案するラマン分光法のアルゴリズムは, 将来の病原体に適応する柔軟性を提供する未知, 非触媒, 新興の病原体の検出を可能にし, 公共の安全利用など, 精度が重要な動的運用環境において, ラマン系ソリューションの信頼性を向上させる可能性を秘めている。
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