論文の概要: Data-Efficient Learning of Anomalous Diffusion with Wavelet Representations: Enabling Direct Learning from Experimental Trajectories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.08510v1
• Date: Tue, 09 Dec 2025 11:52:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-10 22:28:07.942102
• Title: Data-Efficient Learning of Anomalous Diffusion with Wavelet Representations: Enabling Direct Learning from Experimental Trajectories
• Title（参考訳）: ウェーブレット表現による異常拡散のデータの効率的な学習:実験軌道からの直接学習の実現
• Authors: Gongyi Wang, Yu Zhang, Zihan Huang,
• Abstract要約: 本稿では,実験記録から直接データ効率の学習が可能なウェーブレットに基づく異常拡散表現を提案する。 まず、andi-datasetsベンチマークから、シミュレーションされた軌道上でのウェーブレット表現を評価する。 次に、この表現を用いて、F-アクチンネットワークで拡散する蛍光ビーズの実験的SPT軌道から直接学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.086421870787772
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning (ML) has become a versatile tool for analyzing anomalous diffusion trajectories, yet most existing pipelines are trained on large collections of simulated data. In contrast, experimental trajectories, such as those from single-particle tracking (SPT), are typically scarce and may differ substantially from the idealized models used for simulation, leading to degradation or even breakdown of performance when ML methods are applied to real data. To address this mismatch, we introduce a wavelet-based representation of anomalous diffusion that enables data-efficient learning directly from experimental recordings. This representation is constructed by applying six complementary wavelet families to each trajectory and combining the resulting wavelet modulus scalograms. We first evaluate the wavelet representation on simulated trajectories from the andi-datasets benchmark, where it clearly outperforms both feature-based and trajectory-based methods with as few as 1000 training trajectories and still retains an advantage on large training sets. We then use this representation to learn directly from experimental SPT trajectories of fluorescent beads diffusing in F-actin networks, where the wavelet representation remains superior to existing alternatives for both diffusion-exponent regression and mesh-size classification. In particular, when predicting the diffusion exponents of experimental trajectories, a model trained on 1200 experimental tracks using the wavelet representation achieves significantly lower errors than state-of-the-art deep learning models trained purely on $10^6$ simulated trajectories. We associate this data efficiency with the emergence of distinct scale fingerprints disentangling underlying diffusion mechanisms in the wavelet spectra.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、異常な拡散軌跡を解析するための汎用ツールとなっているが、既存のパイプラインのほとんどは、シミュレーションデータの大規模なコレクションに基づいて訓練されている。 対照的に、シングル粒子追跡(SPT)のような実験的な軌道は、典型的には不足しており、シミュレーションに使用される理想化されたモデルとは大きく異なり、ML法が実データに適用された場合の性能低下や性能の低下につながる。 このミスマッチに対処するために、実験記録から直接データ効率のよい学習を可能にする、ウェーブレットによる異常拡散の表現を導入する。 この表現は、各軌跡に6つの相補的なウェーブレット族を適用し、その結果のウェーブレット弾性スペクトルを合成することによって構成される。 まず、andi-datasetsベンチマークから、シミュレーションされたトラジェクトリのウェーブレット表現を評価し、1000のトレーニングトラジェクトリで特徴ベースの手法とトラジェクトリベースの手法の両方を明らかに上回り、大きなトレーニングセットの利点を保っている。 次に、この表現を用いて、F-アクティンネットワークで拡散する蛍光ビーズの実験的なSPT軌道から直接学習する。 特に,実験軌道の拡散指数を予測する場合,ウェーブレット表現を用いた1200個の実験軌道上で訓練されたモデルは,10^6$のシミュレーション軌道上で訓練された最先端の深層学習モデルよりも有意に低い誤差を達成できる。 我々は、このデータ効率とウェーブレットスペクトルの拡散メカニズムを阻害する異なるスケールの指紋の出現を関連づける。

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