単一分子局在顕微鏡法チャレンジ: 長シーケンスモデリングの生物学的着想ベンチマーク

本文: arXiv:2603.11296v1 発表タイプ: 新規 要旨：状態空間モデル（SSM）は、長いシーケンスのモデリングタスクで最近高い性能を達成しており、トランスフォーマー系アーキテクチャと比較してメモリおよび計算効率の向上を提供します。しかし、その評価は合成ベンチマークや言語・音声などの適用領域に限定されており、生物学的イメージングにおけるスパースかつ確率的な時相過程に対する挙動は未検証です。本研究では、SMLM-C（Single Molecule Localization Microscopy Challenge）を導入します。これは、dSTORMとDNA-PAINTのモダリティを横断する10のSMLMシミュレーションから成るベンチマークデータセットで、既知の真値を持つ生物学的に現実的な時空間点過程データを評価するための、ハイパーパラメータを変化させたものです。これらのシミュレーションの制御されたサブセットを用いて、状態空間モデルを評価し、時間的不連続性が増すにつれて性能が大幅に低下することを発見しました。これは、長尾分布を持つ点滅ダイナミクスをモデル化する際の根本的な課題を明らかにします。これらの結果は、現実世界の科学的イメージングデータで遭遇するスパースで不規則な時系列過程に対してより適したシーケンスモデルの必要性を強調しています。