論文の概要: A Synchronized Layer-by-layer Growing Approach for Plausible Neuronal Morphology Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09500v1
• Date: Wed, 17 Jan 2024 09:03:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-11 17:47:43.274449
• Title: A Synchronized Layer-by-layer Growing Approach for Plausible Neuronal Morphology Generation
• Title（参考訳）: 神経細胞形態形成のための同期層別成長法
• Authors: Nianzu Yang, Kaipeng Zeng, Haotian Lu, Yexin Wu, Zexin Yuan, Shengdian Jiang, Jiaxiang Wu, Yimin Wang, Junchi Yan
• Abstract要約: 本稿では, 自然成長機構を模倣して, より可塑性な形態標本を生成することを目的としたtextbfMorphGrowerを提案する。 具体的には、MorphGrowerは、階層同期でモルフォロジー層を生成し、基本的な生成ブロックとして、一対の兄弟枝を選択する。 4つの実世界のデータセットに対する大規模な実験結果から、MorphGrowerはMorphVAEよりも顕著な差で優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.548419635986335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neuronal morphology is essential for studying brain functioning and understanding neurodegenerative disorders. As the acquiring of real-world morphology data is expensive, computational approaches especially learning-based ones e.g. MorphVAE for morphology generation were recently studied, which are often conducted in a way of randomly augmenting a given authentic morphology to achieve plausibility. Under such a setting, this paper proposes \textbf{MorphGrower} which aims to generate more plausible morphology samples by mimicking the natural growth mechanism instead of a one-shot treatment as done in MorphVAE. Specifically, MorphGrower generates morphologies layer by layer synchronously and chooses a pair of sibling branches as the basic generation block, and the generation of each layer is conditioned on the morphological structure of previous layers and then generate morphologies via a conditional variational autoencoder with spherical latent space. Extensive experimental results on four real-world datasets demonstrate that MorphGrower outperforms MorphVAE by a notable margin. Our code will be publicly available to facilitate future research.
• Abstract（参考訳）: 神経形態学は神経変性疾患の研究と理解に不可欠である。 実世界の形態データの取得は高価であるため、特にモルフォロジー生成のためのMorphVAEのような学習ベースの手法が最近研究され、しばしば特定の真正な形態をランダムに増補して妥当性を高める方法として行われている。 そこで本研究では,MorphVAEの1ショット処理ではなく,自然成長機構を模倣することにより,より可塑性な形態素サンプルを生成することを目的とした。 具体的には、モルフォロジー層を同期的に生成し、一対の兄弟枝を基本生成ブロックとして選択し、各層の生成を前層のモルフォロジー構造に基づいて条件付けし、球状潜在空間を有する条件付き変分オートエンコーダを介してモルフォロジーを生成する。 4つの実世界のデータセットに関する広範囲な実験の結果は、morphgrowerがmorphvaeを上回っていることを示している。 私たちのコードは、将来の研究を促進するために公開されます。

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