論文の概要: An overview of deep learning in medical imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08546v1
- Date: Thu, 17 Feb 2022 09:44:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-18 21:10:09.789794
- Title: An overview of deep learning in medical imaging
- Title（参考訳）: 医用画像における深層学習の概要
- Authors: Imran Ul Haq
- Abstract要約: ディープラーニング(DL)システムは、幅広い分野にまたがる最先端のMLシステムである。
最近の進歩は医療分野に多大な改善をもたらす可能性がある。
近年,医療用画像用DLの分野での問題点が報告されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine learning (ML) has seen enormous consideration during the most recent
decade. This success started in 2012 when an ML model accomplished a remarkable
triumph in the ImageNet Classification, the world's most famous competition for
computer vision. This model was a kind of convolutional neural system (CNN)
called deep learning (DL). Since then, researchers have started to participate
efficiently in DL's fastest developing area of research. These days, DL systems
are cutting-edge ML systems spanning a broad range of disciplines, from human
language processing to video analysis, and commonly used in the scholarly world
and enterprise sector. Recent advances can bring tremendous improvement to the
medical field. Improved and innovative methods for data processing, image
analysis and can significantly improve the diagnostic technologies and
medicinal services gradually. A quick review of current developments with
relevant problems in the field of DL used for medical imaging has been
provided. The primary purposes of the review are four: (i) provide a brief
prolog to DL by discussing different DL models, (ii) review of the DL usage for
medical image analysis (classification, detection, segmentation, and
registration), (iii) review seven main application fields of DL in medical
imaging, (iv) give an initial stage to those keen on adding to the research
area about DL in clinical imaging by providing links of some useful informative
assets, such as freely available DL codes, public datasets Table 7, and medical
imaging competition sources Table 8 and end our survey by outlining distinct
continuous difficulties, lessons learned and future of DL in the field of
medical science.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、最近の10年間で大きな検討がなされている。
この成功は2012年、MLモデルがコンピュータビジョンに関する世界で最も有名なコンペであるImageNet Classificationで驚くべき勝利を収めた時に始まった。
このモデルは、Deep Learning(DL)と呼ばれる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の一種である。
それ以来、研究者はdlの最速の研究開発領域に効率的に参加し始めた。
近年、DLシステムは、人間の言語処理からビデオ分析まで幅広い分野にまたがる最先端のMLシステムであり、学術の世界や企業でよく使われている。
最近の進歩は医療分野に大きな改善をもたらす可能性がある。
データ処理、画像解析の革新的手法を改良し、診断技術や医療サービスを大幅に改善することができる。
画像診断におけるdlの分野における問題点と今後の展開について概観した。
レビューの主な目的は次の4つです。
(i)異なるDLモデルについて議論することで、DLに簡単なプロログを提供する。
(ii)医療画像解析におけるdlの使用状況(分類・検出・分割・登録)についての検討
三 医用画像におけるDLの7つの主な応用分野の検討
(iv)無償利用可能なdlコード、公開データセットテーブル7、医療画像コンペティションソーステーブル8などの有用な情報的資産のリンクを提供することにより、臨床画像におけるdlに関する研究領域への追加を熱望する人に初期段階を与え、医学分野におけるdlの明確な継続的な困難、教訓、今後の展望を概説し、調査を終了させる。
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