معيار جديد لتصنيف عقد الرسم البياني: تعلّم البنية من رسومات خلايا الأنسجة الهرمية

نقدم مجموعة بيانات معيارية جديدة، تُسمى Placenta، لتصنيف العقد في مجال غير مستكشف بشكل كافٍ: التنبؤ بالهياكل النسيجية الدقيقة من خلال رسومات الخلايا في صور الشريحة الكاملة لمحاضن المشيمة. يُعد هذا التحدي مميزًا في مجال تعلم الرسومات لأسباب عدة. فرسومات الخلايا كبيرة (أكثر من مليون عقدة في الصورة الواحدة)، وتمتاز خصائص العقد بتنوعها (64 بعدًا لـ11 نوعًا من الخلايا)، وتشهد التصنيفات توازنًا غير متكافئ (9 فئات تتراوح بين 0.21% من البيانات إلى 40.0%)، كما تتشكل المجتمعات الخلوية في تجمعات نسيجية غير متجانسة التوزيع بمقاييس متفاوتة للغاية (تتراوح من 11 عقدة إلى 44,671 عقدة لهيكل واحد). هنا، نُطلق مجموعة بيانات تتضمن رسومتين خلوية من صورتين لمحاضن المشيمة، بمجمل 2,395,747 عقدة، منها 799,745 عقدة تحمل تسميات صحيحة (Ground Truth). ونُقدّم نتائج معيارية استنتاجية (Inductive Benchmark) لسبع نماذج قابلة للتوسع، ونُظهر كيف يمكن للخصائص الفريدة لرسومات الخلايا أن تُسهم في دفع تطوير هياكل جديدة لشبكات التعلم الرسومية (Graph Neural Networks).