論文の概要: Seeing Unseen: Discover Novel Biomedical Concepts via
Geometry-Constrained Probabilistic Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01053v2
- Date: Tue, 5 Mar 2024 07:36:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-06 11:28:33.941331
- Title: Seeing Unseen: Discover Novel Biomedical Concepts via
Geometry-Constrained Probabilistic Modeling
- Title（参考訳）: 見失う:幾何学的制約のある確率論的モデリングによる新しいバイオメディカル概念の発見
- Authors: Jianan Fan, Dongnan Liu, Hang Chang, Heng Huang, Mei Chen, and Weidong
Cai
- Abstract要約: 同定された問題を解決するために,幾何制約付き確率的モデリング処理を提案する。
構成された埋め込み空間のレイアウトに適切な制約を課すために、重要な幾何学的性質のスイートを組み込む。
スペクトルグラフ理論法は、潜在的な新規クラスの数を推定するために考案された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.7117640028211
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine learning holds tremendous promise for transforming the fundamental
practice of scientific discovery by virtue of its data-driven nature. With the
ever-increasing stream of research data collection, it would be appealing to
autonomously explore patterns and insights from observational data for
discovering novel classes of phenotypes and concepts. However, in the
biomedical domain, there are several challenges inherently presented in the
cumulated data which hamper the progress of novel class discovery. The
non-i.i.d. data distribution accompanied by the severe imbalance among
different groups of classes essentially leads to ambiguous and biased semantic
representations. In this work, we present a geometry-constrained probabilistic
modeling treatment to resolve the identified issues. First, we propose to
parameterize the approximated posterior of instance embedding as a marginal von
MisesFisher distribution to account for the interference of distributional
latent bias. Then, we incorporate a suite of critical geometric properties to
impose proper constraints on the layout of constructed embedding space, which
in turn minimizes the uncontrollable risk for unknown class learning and
structuring. Furthermore, a spectral graph-theoretic method is devised to
estimate the number of potential novel classes. It inherits two intriguing
merits compared to existent approaches, namely high computational efficiency
and flexibility for taxonomy-adaptive estimation. Extensive experiments across
various biomedical scenarios substantiate the effectiveness and general
applicability of our method.
- Abstract（参考訳）: 機械学習は、そのデータ駆動性によって科学的発見の基本的な実践を変革する、という大きな約束を持っている。
研究データ収集がどんどん増えていく中、観察データからパターンや洞察を自律的に探究し、新しい表現型や概念の発見に役立てることができるだろう。
しかし, 生物医学領域では, 累積データに固有の課題がいくつか存在し, 新たなクラス発見の進展を阻害している。
異なるクラス間の厳しい不均衡を伴う非i.i.d.データ分布は、本質的に曖昧で偏った意味表現をもたらす。
本研究では,幾何制約付き確率的モデリング処理を行い,その課題を解決する。
まず、分布の遅延バイアスの干渉を考慮するために、最小のvon MisesFisher分布としてインスタンス埋め込みの近似後部をパラメータ化することを提案する。
次に,構築された埋め込み空間のレイアウトに適切な制約を課すために,重要な幾何学的性質のスイートを組み込んで,未知のクラス学習や構造化の制御不能なリスクを最小化する。
さらに, 潜在新規クラス数を推定するために, スペクトルグラフ理論法を考案した。
これは、既存のアプローチと比較して興味深い2つの利点、すなわち、高い計算効率と分類順応性推定の柔軟性を継承する。
様々なバイオメディカルシナリオにまたがる広範囲な実験により,本手法の有効性と汎用性を実証した。
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