論文の概要: Deep Algorithm Unrolling for Biomedical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06637v1
• Date: Sun, 15 Aug 2021 01:06:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-17 15:12:36.379745
• Title: Deep Algorithm Unrolling for Biomedical Imaging
• Title（参考訳）: バイオメディカルイメージングのためのディープアルゴリズム
• Authors: Yuelong Li, Or Bar-Shira, Vishal Monga and Yonina C. Eldar
• Abstract要約: 本章では,アルゴリズムのアンロールによるバイオメディカル応用とブレークスルーについて概説する。 我々はアルゴリズムのアンローリングの起源を辿り、反復アルゴリズムをディープネットワークにアンローリングする方法に関する包括的なチュートリアルを提供する。 オープンな課題を議論し、今後の研究方向性を提案することで、この章を締めくくります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.73317152134028
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this chapter, we review biomedical applications and breakthroughs via leveraging algorithm unrolling, an important technique that bridges between traditional iterative algorithms and modern deep learning techniques. To provide context, we start by tracing the origin of algorithm unrolling and providing a comprehensive tutorial on how to unroll iterative algorithms into deep networks. We then extensively cover algorithm unrolling in a wide variety of biomedical imaging modalities and delve into several representative recent works in detail. Indeed, there is a rich history of iterative algorithms for biomedical image synthesis, which makes the field ripe for unrolling techniques. In addition, we put algorithm unrolling into a broad perspective, in order to understand why it is particularly effective and discuss recent trends. Finally, we conclude the chapter by discussing open challenges, and suggesting future research directions.
• Abstract（参考訳）: 本章では,従来の反復アルゴリズムと現代のディープラーニング技術を橋渡しする重要な手法であるアンロールアルゴリズムを利用したバイオメディカル応用とブレークスルーについてレビューする。 そこで我々は,まず,アルゴリズムの展開元をトレースし,反復的アルゴリズムを深層ネットワークに展開する方法に関する包括的なチュートリアルを提供する。 次に, 多様な生体画像モダリティを包含するアルゴリズムを広範囲にカバーし, 最近の代表的研究を詳細に調査する。 実際、バイオメディカル画像合成のための反復アルゴリズムの豊富な歴史があり、この手法を解き放つためのフィールドリップとなっている。 さらに,アルゴリズムを広範に展開することで,アルゴリズムがなぜ効果的であるかを理解し,最近のトレンドについて議論する。 最後に,オープンな課題を議論し,今後の研究の方向性を提案することで,章を締めくくる。

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