Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning-Based Algorithms for Vessel Tracking: A Review

論文の概要: Learning-Based Algorithms for Vessel Tracking: A Review

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08929v1
Date: Wed, 16 Dec 2020 13:31:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-03 03:03:33.295696
Title: Learning-Based Algorithms for Vessel Tracking: A Review
Title（参考訳）: 容器追跡のための学習アルゴリズム : レビュー
Authors: Dengqiang Jia, Xiahai Zhuang
Abstract要約: 船舶追跡は、キー(種子)ポイント検出、センターライン抽出、血管分割などの認識問題を解決することを目指しています。本稿では,機械学習に基づく船舶追跡手法に関する文献レビューを行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.18340575383456
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Developing efficient vessel-tracking algorithms is crucial for imaging-based diagnosis and treatment of vascular diseases. Vessel tracking aims to solve recognition problems such as key (seed) point detection, centerline extraction, and vascular segmentation. Extensive image-processing techniques have been developed to overcome the problems of vessel tracking that are mainly attributed to the complex morphologies of vessels and image characteristics of angiography. This paper presents a literature review on vessel-tracking methods, focusing on machine-learning-based methods. First, the conventional machine-learning-based algorithms are reviewed, and then, a general survey of deep-learning-based frameworks is provided. On the basis of the reviewed methods, the evaluation issues are introduced. The paper is concluded with discussions about the remaining exigencies and future research.
Abstract（参考訳）: 血管疾患の診断と治療において,効率的な血管追跡アルゴリズムの開発が重要である。血管追跡は、キー(シード)ポイントの検出、中心線抽出、血管分割などの認識問題を解決することを目的としている。血管の複雑な形態と血管造影の像特性に起因する血管追跡の問題を克服するために,広範な画像処理技術が開発されている。本稿では,機械学習に基づく船舶追跡手法に関する文献レビューを行う。まず、従来の機械学習ベースのアルゴリズムをレビューし、次にディープラーニングベースのフレームワークに関する一般的な調査を行う。レビューした手法に基づいて,評価問題を提起する。本論文は, 残りの治験と今後の研究に関する議論で締めくくられる。

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