論文の概要: AnomalousNet: A Hybrid Approach with Attention U-Nets and Change Point Detection for Accurate Characterization of Anomalous Diffusion in Video Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05271v1
• Date: Mon, 07 Apr 2025 17:08:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:13:43.474847
• Title: AnomalousNet: A Hybrid Approach with Attention U-Nets and Change Point Detection for Accurate Characterization of Anomalous Diffusion in Video Data
• Title（参考訳）: AnomalousNet:ビデオデータにおける異常拡散の高精度評価のための注意U-Netと変更点検出とのハイブリッドアプローチ
• Authors: Yusef Ahsini, Marc Escoto, J. Alberto Conejero,
• Abstract要約: 本稿では,粒子追跡と注目U-Netアーキテクチャを統合したデータ駆動手法と,これらの問題に対処するための変更点検出アルゴリズムを提案する。 提案手法は,第2次異常拡散(AnDi)チャレンジベンチマークにおいて,ビデオタスクの上位提案の中で高い性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9012198585960443
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• Abstract: Anomalous diffusion occurs in a wide range of systems, including protein transport within cells, animal movement in complex habitats, pollutant dispersion in groundwater, and nanoparticle motion in synthetic materials. Accurately estimating the anomalous diffusion exponent and the diffusion coefficient from the particle trajectories is essential to distinguish between sub-diffusive, super-diffusive, or normal diffusion regimes. These estimates provide a deeper insight into the underlying dynamics of the system, facilitating the identification of particle behaviors and the detection of changes in diffusion states. However, analyzing short and noisy video data, which often yield incomplete and heterogeneous trajectories, poses a significant challenge for traditional statistical approaches. We introduce a data-driven method that integrates particle tracking, an attention U-Net architecture, and a change-point detection algorithm to address these issues. This approach not only infers the anomalous diffusion parameters with high accuracy but also identifies temporal transitions between different states, even in the presence of noise and limited temporal resolution. Our methodology demonstrated strong performance in the 2nd Anomalous Diffusion (AnDi) Challenge benchmark within the top submissions for video tasks.
• Abstract（参考訳）: 異常拡散は、細胞内のタンパク質輸送、複雑な生息地における動物の動き、地下水中の汚染物質分散、合成材料のナノ粒子運動など、幅広いシステムで起こる。 粒子軌道から異常拡散指数と拡散係数を正確に推定することは, サブ拡散系, 超拡散系, 正規拡散系を区別するために重要である。 これらの推定は、系の基盤となる力学について深い洞察を与え、粒子の挙動の同定と拡散状態の変化の検出を容易にする。 しかし、しばしば不完全で異質な軌跡を生じる短い、ノイズの多いビデオデータを解析することは、従来の統計的アプローチにとって重要な課題である。 本稿では,粒子追跡と注目U-Netアーキテクチャを統合したデータ駆動手法と,これらの問題に対処するための変更点検出アルゴリズムを提案する。 このアプローチは, 異常拡散パラメータを高精度に推定するだけでなく, ノイズや時間分解能の制限があっても, 異なる状態間の時間遷移を推定する。 提案手法は,第2次異常拡散(AnDi)チャレンジベンチマークにおいて,ビデオタスクの上位提案の中で高い性能を示した。

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