論文の概要: Artificial Intelligence in Tumor Subregion Analysis Based on Medical
Imaging: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13588v1
- Date: Thu, 25 Mar 2021 03:41:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-26 13:21:49.579088
- Title: Artificial Intelligence in Tumor Subregion Analysis Based on Medical
Imaging: A Review
- Title（参考訳）: 医用画像を用いた腫瘍部分領域解析における人工知能
- Authors: Mingquan Lin, Jacob Wynne, Yang Lei, Tonghe Wang, Walter J. Curran,
Tian Liu, Xiaofeng Yang
- Abstract要約: 本稿では,医療画像におけるAIを用いた腫瘍サブリージョン解析についてレビューする。
トレーニング戦略によって、aiベースの手法を分類します。
腫瘍サブリージョン分析における特定の課題と潜在的なAI応用について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.119165920735065
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Medical imaging is widely used in cancer diagnosis and treatment, and
artificial intelligence (AI) has achieved tremendous success in various tasks
of medical image analysis. This paper reviews AI-based tumor subregion analysis
in medical imaging. We summarize the latest AI-based methods for tumor
subregion analysis and their applications. Specifically, we categorize the
AI-based methods by training strategy: supervised and unsupervised. A detailed
review of each category is presented, highlighting important contributions and
achievements. Specific challenges and potential AI applications in tumor
subregion analysis are discussed.
- Abstract（参考訳）: 医用画像はがんの診断や治療に広く使われており、人工知能(AI)は医療画像解析の様々なタスクで大きな成功を収めている。
本稿では,医療画像におけるAIを用いた腫瘍サブリージョン解析についてレビューする。
腫瘍領域解析のための最新のAIベースの手法とその応用について要約する。
具体的には、AIベースの手法をトレーニング戦略によって分類する。
各カテゴリの詳細なレビューが提示され、重要な貢献と成果が強調されている。
腫瘍亜領域解析における具体的な課題と潜在的なAI応用について論じる。
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