論文の概要: A review: Deep learning for medical image segmentation using multi-modality fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.10664v2
• Date: Thu, 16 Jul 2020 15:33:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-12-10 17:13:45.784529
• Title: A review: Deep learning for medical image segmentation using multi-modality fusion
• Title（参考訳）: マルチモダリティ融合を用いた医用画像分割のための深層学習
• Authors: Tongxue Zhou, Su Ruan, St\'ephane Canu
• Abstract要約: マルチモダリティは、ターゲットについてのマルチ情報を提供することができるため、医用画像に広く用いられている。 ディープラーニングベースのアプローチでは、画像分類、セグメンテーション、オブジェクト検出、トラッキングタスクにおける最先端のパフォーマンスが提示されている。 本稿では,マルチモーダルな医用画像分割作業における深層学習に基づくアプローチの概要について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4259821861544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-modality is widely used in medical imaging, because it can provide multiinformation about a target (tumor, organ or tissue). Segmentation using multimodality consists of fusing multi-information to improve the segmentation. Recently, deep learning-based approaches have presented the state-of-the-art performance in image classification, segmentation, object detection and tracking tasks. Due to their self-learning and generalization ability over large amounts of data, deep learning recently has also gained great interest in multi-modal medical image segmentation. In this paper, we give an overview of deep learning-based approaches for multi-modal medical image segmentation task. Firstly, we introduce the general principle of deep learning and multi-modal medical image segmentation. Secondly, we present different deep learning network architectures, then analyze their fusion strategies and compare their results. The earlier fusion is commonly used, since it's simple and it focuses on the subsequent segmentation network architecture. However, the later fusion gives more attention on fusion strategy to learn the complex relationship between different modalities. In general, compared to the earlier fusion, the later fusion can give more accurate result if the fusion method is effective enough. We also discuss some common problems in medical image segmentation. Finally, we summarize and provide some perspectives on the future research.
• Abstract（参考訳）: マルチモダリティは、標的(腫瘍、臓器、組織)に関するマルチ情報を提供することができるため、医用画像に広く用いられている。 マルチモーダルを用いたセグメンテーションは、セグメンテーションを改善するために複数の情報を融合する。 近年, 画像分類, セグメンテーション, 物体検出, 追跡タスクにおいて, ディープラーニングに基づくアプローチが最先端の性能を示した。 大量のデータに対する自己学習と一般化能力により、近年、深層学習はマルチモーダルな医療画像セグメンテーションにも大きな関心を集めている。 本稿では,マルチモーダル医用画像セグメンテーションタスクのための深層学習に基づくアプローチの概要を示す。 まず,深層学習とマルチモーダル医用画像セグメンテーションの一般原理を紹介する。 次に、異なるディープラーニングネットワークアーキテクチャを示し、その融合戦略を分析し、その結果を比較する。 初期の融合は単純で、後のセグメンテーションネットワークアーキテクチャに重点を置いているため、一般的に使われている。 しかし、後の融合は、異なるモダリティ間の複雑な関係を学ぶための核融合戦略にさらに注意を向ける。 一般に、初期の核融合と比較して、核融合法が十分に有効であれば、後者の核融合はより正確な結果が得られる。 また, 医用画像分割の問題点についても考察する。 最後に,今後の研究の展望について概説する。

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