論文の概要: Transformers in Medical Image Analysis: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12165v1
- Date: Thu, 24 Feb 2022 16:04:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-25 20:45:20.561812
- Title: Transformers in Medical Image Analysis: A Review
- Title（参考訳）: 医用画像解析におけるトランスフォーマー
- Authors: Kelei He, Chen Gan, Zhuoyuan Li, Islem Rekik, Zihao Yin, Wen Ji, Yang
Gao, Qian Wang, Junfeng Zhang, and Dinggang Shen
- Abstract要約: 本稿では,医療画像解析分野におけるトランスフォーマーの意識と応用を促進するために,位置紙とプライマーの両方を提示する。
具体的には、まず、Transformerや他の基本的なコンポーネントに組み込まれたアテンションメカニズムのコア概念について概説する。
第2に,医療画像の応用に適したトランスフォーマーアーキテクチャの新しい分類法を提案し,その限界について議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.71636151229035
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Transformers have dominated the field of natural language processing, and
recently impacted the computer vision area. In the field of medical image
analysis, Transformers have also been successfully applied to full-stack
clinical applications, including image synthesis/reconstruction, registration,
segmentation, detection, and diagnosis. Our paper presents both a position
paper and a primer, promoting awareness and application of Transformers in the
field of medical image analysis. Specifically, we first overview the core
concepts of the attention mechanism built into Transformers and other basic
components. Second, we give a new taxonomy of various Transformer architectures
tailored for medical image applications and discuss their limitations. Within
this review, we investigate key challenges revolving around the use of
Transformers in different learning paradigms, improving the model efficiency,
and their coupling with other techniques. We hope this review can give a
comprehensive picture of Transformers to the readers in the field of medical
image analysis.
- Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは自然言語処理の分野を支配しており、最近ではコンピュータビジョン分野にも影響を与えた。
画像解析の分野では、画像合成/再構成、登録、セグメンテーション、検出、診断を含むフルスタックの臨床応用にもトランスフォーマーが応用されている。
本稿では,医療画像解析分野におけるトランスフォーマーの意識と応用を促進するために,位置紙とプライマーの両方を提示する。
具体的には、まず、トランスフォーマーやその他の基本コンポーネントに組み込まれたアテンションメカニズムのコアコンセプトを概説する。
第2に,医療画像応用に適したトランスフォーマーアーキテクチャの新しい分類法を提案し,その限界について議論する。
本稿では,異なる学習パラダイムにおけるトランスフォーマーの利用,モデルの効率の向上,他の手法との結合に関する重要な課題について検討する。
このレビューは、医療画像分析の分野におけるトランスフォーマーの全体像を読者に提供することを願っている。
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