Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep and Statistical Learning in Biomedical Imaging: State of the Art in 3D MRI Brain Tumor Segmentation

論文の概要: Deep and Statistical Learning in Biomedical Imaging: State of the Art in 3D MRI Brain Tumor Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05529v1
Date: Tue, 9 Mar 2021 16:15:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-10 14:46:41.287394
Title: Deep and Statistical Learning in Biomedical Imaging: State of the Art in 3D MRI Brain Tumor Segmentation
Title（参考訳）: バイオメディカルイメージングにおける深部・統計的学習 : 3次元MRI脳腫瘍分離術の現状
Authors: K. Ruwani M. Fernando and Chris P. Tsokos
Abstract要約: 脳画像研究における主要な統計・深層学習モデルとその応用を批判的にレビューする。その結果、モデル駆動の古典統計とデータ駆動のディープラーニングは、臨床腫瘍学における自動化システムを開発するための強力な組み合わせであることを強調した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7403133838762446
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Clinical diagnostic and treatment decisions rely upon the integration of patient-specific data with clinical reasoning. Cancer presents a unique context that influence treatment decisions, given its diverse forms of disease evolution. Biomedical imaging allows noninvasive assessment of disease based on visual evaluations leading to better clinical outcome prediction and therapeutic planning. Early methods of brain cancer characterization predominantly relied upon statistical modeling of neuroimaging data. Driven by the breakthroughs in computer vision, deep learning became the de facto standard in the domain of medical imaging. Integrated statistical and deep learning methods have recently emerged as a new direction in the automation of the medical practice unifying multi-disciplinary knowledge in medicine, statistics, and artificial intelligence. In this study, we critically review major statistical and deep learning models and their applications in brain imaging research with a focus on MRI-based brain tumor segmentation. The results do highlight that model-driven classical statistics and data-driven deep learning is a potent combination for developing automated systems in clinical oncology.
Abstract（参考訳）: 臨床診断と治療の決定は、患者固有のデータと臨床推論の統合に依存する。がんは、疾患の進化の多様な形態を考えると、治療決定に影響を与える独自の文脈を示す。バイオメディカルイメージングは、より良い臨床結果予測と治療計画につながる視覚評価に基づく疾患の非侵襲的評価を可能にする。初期の脳癌の診断方法は、主に神経画像データの統計モデルに依存していた。コンピュータビジョンのブレークスルーによって駆動されるディープラーニングは、医療画像の領域における事実上の標準となった。近年,医学・統計・人工知能における多分野の知識を統一する医療実践の自動化の新たな方向として,総合統計・深層学習法が登場している。本研究では,MRIを用いた脳腫瘍のセグメント化に着目し,統計・深層学習モデルとその脳画像研究への応用を批判的にレビューする。その結果、モデル駆動の古典統計とデータ駆動のディープラーニングは、臨床腫瘍学における自動化システムを開発するための強力な組み合わせであることを強調した。

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