論文の概要: Medical Image Segmentation on MRI Images with Missing Modalities: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06217v1
• Date: Fri, 11 Mar 2022 19:33:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-20 05:41:12.305876
• Title: Medical Image Segmentation on MRI Images with Missing Modalities: A Review
• Title（参考訳）: MRI画像の医用画像分割 : モダリティの欠如について
• Authors: Reza Azad, Nika Khosravi, Mohammad Dehghanmanshadi, Julien Cohen-Adad, Dorit Merhof
• Abstract要約: 本研究の主な目的は、欠落したモダリティ補償ネットワークの性能評価を提供することである。 この問題のネガティブな影響を軽減するために、様々なアプローチが時間をかけて開発されてきた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9548535445908928
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dealing with missing modalities in Magnetic Resonance Imaging (MRI) and overcoming their negative repercussions is considered a hurdle in biomedical imaging. The combination of a specified set of modalities, which is selected depending on the scenario and anatomical part being scanned, will provide medical practitioners with full information about the region of interest in the human body, hence the missing MRI sequences should be reimbursed. The compensation of the adverse impact of losing useful information owing to the lack of one or more modalities is a well-known challenge in the field of computer vision, particularly for medical image processing tasks including tumour segmentation, tissue classification, and image generation. Various approaches have been developed over time to mitigate this problem's negative implications and this literature review goes through a significant number of the networks that seek to do so. The approaches reviewed in this work are reviewed in detail, including earlier techniques such as synthesis methods as well as later approaches that deploy deep learning, such as common latent space models, knowledge distillation networks, mutual information maximization, and generative adversarial networks (GANs). This work discusses the most important approaches that have been offered at the time of this writing, examining the novelty, strength, and weakness of each one. Furthermore, the most commonly used MRI datasets are highlighted and described. The main goal of this research is to offer a performance evaluation of missing modality compensating networks, as well as to outline future strategies for dealing with this issue.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴画像(MRI)の欠如と負の反感を克服することは、生体医用画像のハードルと考えられている。 スキャン対象のシナリオと解剖学的部分に応じて選択される特定のモダリティの組み合わせは、医療従事者に人体に対する関心領域に関する完全な情報を提供するため、mriシーケンスの欠如を再請求する必要がある。 1つ以上のモダリティの欠如による有用な情報を失うことによる有害な影響の補償は、特に腫瘍のセグメンテーション、組織分類、画像生成などの医療画像処理タスクにおいて、コンピュータビジョンの分野でよく知られた課題である。 この問題のネガティブな影響を軽減するための様々なアプローチが時間をかけて開発され、この文献レビューはそれを目指すネットワークのかなりの数を通過している。 この論文でレビューされたアプローチは、一般的な潜在空間モデル、知識蒸留ネットワーク、相互情報最大化、gans(generative adversarial network)のようなディープラーニングを展開する後のアプローチと同様に、合成法のような初期の技術を含む、詳細に検討されている。 本書では,本稿執筆時に提供された最も重要なアプローチについて論じ,それぞれが持つ新しさ,強さ,弱点について検討する。 さらに、最も一般的に使用されるMRIデータセットが強調表示され、記述される。 本研究の主な目的は、欠落したモダリティ補償ネットワークの性能評価を提供することと、この問題に対処するための今後の戦略を概説することである。

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