合成真菌数据集:一种时间对齐方法
计算机视觉与模式识别
2025-01-07 v1
摘要
真菌在其生命周期中经历动态的形态转变,从孢子到成熟菌丝结构的过程中形成复杂的网络。为支持对这些时间依赖过程的研究,我们提出了一个合成的、时间对齐的图像数据集,用于建模真菌生长的关键阶段。该数据集系统地刻画了诸如孢子尺寸缩小、分枝动力学以及复杂菌丝网络涌现等现象。受控的生成过程确保了时间一致性、可扩展性与结构对齐,从而克服了真实真菌数据集的局限性。该数据集针对深度学习(Deep Learning, DL)应用进行了优化,有助于开发用于生长阶段分类、真菌发育预测以及随时间分析形态模式的模型。该资源在农业、医学与工业真菌学等领域具有广泛应用,为真菌分析的自动化、疾病监测的强化以及通过人工智能推进真菌生物学研究提供了坚实的基础。
引用
@article{arxiv.2501.02855,
title = {Synthetic Fungi Datasets: A Time-Aligned Approach},
author = {A. Rani and D. O. Arroyo and P. Durdevic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.02855},
year = {2025}
}
备注
8 pages, 3 figures, 1 table, 1 algorithm