論文の概要: An efficient heuristic for geometric analysis of cell deformations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12928v1
• Date: Mon, 19 Jan 2026 10:30:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.864279
• Title: An efficient heuristic for geometric analysis of cell deformations
• Title（参考訳）: 細胞変形の幾何学的解析のための効率的なヒューリスティック
• Authors: Yaima Paz Soto, Silena Herold Garcia, Ximo Gual-Arnau, Antoni Jaume-i-Capó, Manuel González-Hidalgo,
• Abstract要約: シックル細胞病は赤血球を病気の形にし、血流の移動に影響を与え、酸素の放出を減少させる。 グローバルな普及率が高く、特に資源に制限のある地域では医療システムに大きな負担がかかる。 近年の研究では、赤血球の表現と分類法が提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.424924394614033
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Sickle cell disease causes erythrocytes to become sickle-shaped, affecting their movement in the bloodstream and reducing oxygen delivery. It has a high global prevalence and places a significant burden on healthcare systems, especially in resource-limited regions. Automated classification of sickle cells in blood images is crucial, allowing the specialist to reduce the effort required and avoid errors when quantifying the deformed cells and assessing the severity of a crisis. Recent studies have proposed various erythrocyte representation and classification methods. Since classification depends solely on cell shape, a suitable approach models erythrocytes as closed planar curves in shape space. This approach employs elastic distances between shapes, which are invariant under rotations, translations, scaling, and reparameterizations, ensuring consistent distance measurements regardless of the curves' position, starting point, or traversal speed. While previous methods exploiting shape space distances had achieved high accuracy, we refined the model by considering the geometric characteristics of healthy and sickled erythrocytes. Our method proposes (1) to employ a fixed parameterization based on the major axis of each cell to compute distances and (2) to align each cell with two templates using this parameterization before computing distances. Aligning shapes to templates before distance computation, a concept successfully applied in areas such as molecular dynamics, and using a fixed parameterization, instead of minimizing distances across all possible parameterizations, simplifies calculations. This strategy achieves 96.03\% accuracy rate in both supervised classification and unsupervised clustering. Our method ensures efficient erythrocyte classification, maintaining or improving accuracy over shape space models while significantly reducing computational costs.
• Abstract（参考訳）: シックル細胞病は赤血球を病気の形にし、血流の移動に影響を与え、酸素の供給を減少させる。 グローバルな普及率が高く、特に資源に制限のある地域では医療システムに大きな負担がかかる。 血液画像中の病原細胞の自動分類が不可欠であり、変形した細胞を定量化し、危機の深刻度を評価する際に、専門家は必要な労力を削減し、エラーを避けることができる。 近年の研究では、赤血球の表現と分類法が提案されている。 分類は細胞の形態にのみ依存するため、適切なアプローチは赤血球を形状空間における閉じた平面曲線としてモデル化する。 このアプローチでは、回転、翻訳、スケーリング、再パラメータ化の下で不変な形状間の弾性距離を導入し、曲線の位置、出発点、走行速度に関わらず一貫した距離の測定を確実にする。 従来, 形状空間距離を利用した手法は精度が高かったが, 健康な赤血球や病原性赤血球の幾何学的特徴を考慮し, モデルの改良を行った。 提案手法では,(1)各セルの主軸に基づく固定パラメータ化を用いて距離を計算し,(2)このパラメータ化を用いて距離を計算する。 距離計算に先立ってテンプレートに形状を調整し、分子動力学などの分野に適用し、固定パラメータ化を使用するという概念は、可能な全てのパラメータ化から距離を最小化するのではなく、計算を単純化する。 この戦略は、教師なし分類と教師なしクラスタリングの両方において96.03\%の精度を達成する。 本手法は, 計算コストを大幅に削減しつつ, 形状空間モデルよりも効率的な赤血球の分類, 維持, 精度の向上を図る。

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