머신 러닝 및 토폴로지 데이터 분석을 통해 3D 스캔에서 인간 유두의 독특한 특성을 식별하다

혀의 표면에는 맛과 질감 감각의 역학 및 화학에 필수적인 다양한 유두가 존재한다. 유두의 미각 기능은 잘 연구되었지만, 개인 내 및 개인 간의 유두의 독특성은 여전히 불분명하다. 여기에서는 인간 유두의 3D 현미경 스캔에 대한 첫 번째 머신 러닝 프레임워크(공식: 본문 참조)를 제시하여 유두의 기하학적 및 토포로지적 특성의 독특성을 밝혀낸다. 유두의 모양에서 더 미세한 차이는 이산 미분 기하학 및 계산 토폴로지에서 파생된 여러 특성을 기반으로 계산적으로 조사된다. 해석 가능한 머신 러닝 기법은 유두 모양의 지속적 호몰로지 특성이 생물학적 변수를 예측하는 데 가장 효과적이라는 것을 보여준다. 이러한 특성으로 훈련된 모델은 작은 데이터 샘플로 유두의 유형을 85%의 정확도로 예측한다. 유두 유형 분류 모델은 표면상의 실유두 및 버섯유두의 공간 배치를 매핑할 수 있다. 놀랍게도, 유두는 개인 간에 독특하며 한 개인은 15명의 참가자 중에서 단일 유두를 통해 48%의 정확도로 식별될 수 있다. 이로써 혀의 유두가 독특한 식별자로 작용할 수 있다는 최초의 증거가 제시되며, 음식 선호도 및 구강 진단을 위한 새로운 연구 방향을 촉발한다.