論文の概要: Transformers in Medical Imaging: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09873v1
- Date: Mon, 24 Jan 2022 18:50:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-25 17:47:04.168710
- Title: Transformers in Medical Imaging: A Survey
- Title（参考訳）: 医療画像におけるトランスフォーマー:調査
- Authors: Fahad Shamshad, Salman Khan, Syed Waqas Zamir, Muhammad Haris Khan,
Munawar Hayat, Fahad Shahbaz Khan, Huazhu Fu
- Abstract要約: トランスフォーマーはいくつかのコンピュータビジョン問題に適用され、最先端の結果が得られた。
医療画像はまた、局所受容野を持つCNNと比較して、グローバルな文脈を捉えられるトランスフォーマーへの関心が高まっている。
本稿では,最近提案された建築設計から未解決問題に至るまで,医療画像におけるトランスフォーマーの応用について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.03790310594533
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Following unprecedented success on the natural language tasks, Transformers
have been successfully applied to several computer vision problems, achieving
state-of-the-art results and prompting researchers to reconsider the supremacy
of convolutional neural networks (CNNs) as {de facto} operators. Capitalizing
on these advances in computer vision, the medical imaging field has also
witnessed growing interest for Transformers that can capture global context
compared to CNNs with local receptive fields. Inspired from this transition, in
this survey, we attempt to provide a comprehensive review of the applications
of Transformers in medical imaging covering various aspects, ranging from
recently proposed architectural designs to unsolved issues. Specifically, we
survey the use of Transformers in medical image segmentation, detection,
classification, reconstruction, synthesis, registration, clinical report
generation, and other tasks. In particular, for each of these applications, we
develop taxonomy, identify application-specific challenges as well as provide
insights to solve them, and highlight recent trends. Further, we provide a
critical discussion of the field's current state as a whole, including the
identification of key challenges, open problems, and outlining promising future
directions. We hope this survey will ignite further interest in the community
and provide researchers with an up-to-date reference regarding applications of
Transformer models in medical imaging. Finally, to cope with the rapid
development in this field, we intend to regularly update the relevant latest
papers and their open-source implementations at
\url{https://github.com/fahadshamshad/awesome-transformers-in-medical-imaging}.
- Abstract（参考訳）: 自然言語タスクにおける前例のない成功の後、トランスフォーマーはいくつかのコンピュータビジョン問題に適用され、最先端の結果が得られ、研究者は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の優位性を {de facto"演算子として再考する。
コンピュータビジョンの進歩に乗じて、医療画像分野は、局所受容野を持つcnnと比較してグローバルコンテキストを捉えるトランスフォーマーへの関心も高まっている。
この移行から着想を得た本調査では,最近提案された建築設計から未解決問題に至るまで,様々な側面をカバーする医療画像へのトランスフォーマーの適用について,包括的なレビューを行う。
具体的には, 画像分割, 検出, 分類, 再構築, 合成, 登録, 臨床報告書生成などの作業におけるトランスフォーマーの使用について検討した。
特に、これらのアプリケーション毎に分類を開発し、アプリケーション固有の課題を特定し、それらを解決するための洞察を提供し、最近の傾向を強調します。
さらに, 課題の特定, 課題のオープン化, 今後の方向性の概説など, フィールド全体の現状について批判的な議論を行う。
我々はこの調査がコミュニティへのさらなる関心を喚起し、医療画像におけるトランスフォーマーモデルの応用に関する最新の参照を研究者に提供することを望んでいる。
最後に、この分野の急速な発展に対応するため、我々は、関連する最新の論文とそのオープンソース実装を、定期的にアップデートするつもりです。
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