論文の概要: Synthetic Fungi Datasets: A Time-Aligned Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02855v1
• Date: Mon, 06 Jan 2025 09:00:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:07:04.827887
• Title: Synthetic Fungi Datasets: A Time-Aligned Approach
• Title（参考訳）: Synthetic Fungi Datasets: タイムアラインなアプローチ
• Authors: A. Rani, D. O. Arroyo, P. Durdevic,
• Abstract要約: このデータセットは、胞の大きさの縮小、分岐ダイナミクス、複雑な菌糸体ネットワークの出現などの現象を捉えている。 データセットはディープラーニング(DL)アプリケーションに最適化されている。 農業、医学、産業の菌学にまたがる応用により、この資源は菌類分析を自動化するための堅牢な基盤を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.996773524410032
• License:
• Abstract: Fungi undergo dynamic morphological transformations throughout their lifecycle, forming intricate networks as they transition from spores to mature mycelium structures. To support the study of these time-dependent processes, we present a synthetic, time-aligned image dataset that models key stages of fungal growth. This dataset systematically captures phenomena such as spore size reduction, branching dynamics, and the emergence of complex mycelium networks. The controlled generation process ensures temporal consistency, scalability, and structural alignment, addressing the limitations of real-world fungal datasets. Optimized for deep learning (DL) applications, this dataset facilitates the development of models for classifying growth stages, predicting fungal development, and analyzing morphological patterns over time. With applications spanning agriculture, medicine, and industrial mycology, this resource provides a robust foundation for automating fungal analysis, enhancing disease monitoring, and advancing fungal biology research through artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: 真菌はライフサイクルを通して動的形態変化を行い、胞子から成熟した菌糸体構造へと移行する複雑なネットワークを形成する。 これらの時間依存プロセスの研究を支援するために,菌類成長の重要な段階をモデル化した合成時間整合画像データセットを提案する。 このデータセットは、胞の大きさの縮小、分岐ダイナミクス、複雑な菌糸体ネットワークの出現などの現象を体系的に捉えている。 制御された生成プロセスにより、時間的一貫性、スケーラビリティ、構造的整合性が保証され、現実世界の菌類データセットの制限に対処する。 深層学習(DL)の応用に最適化されたこのデータセットは、成長段階の分類、真菌発生の予測、時間とともに形態的パターンを解析するためのモデルの開発を促進する。 農業、医学、産業の菌学にまたがる応用により、この資源は菌類分析の自動化、病気のモニタリングの強化、人工知能による菌類生物学の研究の進展のための堅牢な基盤を提供する。

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