論文の概要: Vision Transformers in Medical Computer Vision -- A Contemplative Retrospection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15269v1
• Date: Tue, 29 Mar 2022 06:32:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-31 05:06:54.067330
• Title: Vision Transformers in Medical Computer Vision -- A Contemplative Retrospection
• Title（参考訳）: 医療用コンピュータビジョンにおける視覚トランスフォーマー -- 仮説的振り返り
• Authors: Arshi Parvaiz, Muhammad Anwaar Khalid, Rukhsana Zafar, Huma Ameer, Muhammad Ali, Muhammad Moazam Fraz
• Abstract要約: ビジョントランスフォーマーは、コンピュータビジョンの分野で使われている最も現代的で支配的なアーキテクチャの1つとして進化している。 画像ベース疾患分類,解剖学的構造区分,登録,領域ベース病変検出,キャプション,レポート生成など,医療コンピュータビジョンのさまざまな領域におけるビジョントランスフォーマーの適用について調査した。 また、利用可能なデータセット、採用方法論、パフォーマンス対策、課題、ソリューションについても、議論の形で光を当てています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9677949377607575
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent escalation in the field of computer vision underpins a huddle of algorithms with the magnificent potential to unravel the information contained within images. These computer vision algorithms are being practised in medical image analysis and are transfiguring the perception and interpretation of Imaging data. Among these algorithms, Vision Transformers are evolved as one of the most contemporary and dominant architectures that are being used in the field of computer vision. These are immensely utilized by a plenty of researchers to perform new as well as former experiments. Here, in this article we investigate the intersection of Vision Transformers and Medical images and proffered an overview of various ViTs based frameworks that are being used by different researchers in order to decipher the obstacles in Medical Computer Vision. We surveyed the application of Vision transformers in different areas of medical computer vision such as image-based disease classification, anatomical structure segmentation, registration, region-based lesion Detection, captioning, report generation, reconstruction using multiple medical imaging modalities that greatly assist in medical diagnosis and hence treatment process. Along with this, we also demystify several imaging modalities used in Medical Computer Vision. Moreover, to get more insight and deeper understanding, self-attention mechanism of transformers is also explained briefly. Conclusively, we also put some light on available data sets, adopted methodology, their performance measures, challenges and their solutions in form of discussion. We hope that this review article will open future directions for researchers in medical computer vision.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの分野における近年のエスカレーションは、画像に含まれる情報を解き明かす素晴らしいポテンシャルを持つアルゴリズムの群れを支えている。 これらのコンピュータビジョンアルゴリズムは医用画像解析で実践されており、画像データの知覚と解釈を変換している。 これらのアルゴリズムの中で、視覚変換器はコンピュータビジョンの分野で使われている最も現代的で支配的なアーキテクチャの1つとして進化している。 これらは多くの研究者によって、新しい実験や以前の実験に利用されています。 本稿では,ビジョントランスフォーマーと医用画像の交わりについて検討し,異なる研究者によって使用されている様々なViTsベースのフレームワークの概要を明らかにし,医用コンピュータビジョンの障害を解明する。 画像に基づく疾患分類,解剖学的構造区分,登録,領域的病変検出,キャプション作成,レポート生成,医療診断と治療プロセスに大きく寄与する複数の医用画像モダリティを用いた再構築など,医療用コンピュータビジョンにおける視覚トランスフォーマの応用について検討した。 これに加えて、医療コンピュータビジョンで使用されるいくつかの画像モダリティをデミスティフィケートする。 さらに、より深く理解するために、トランスフォーマの自己着脱機構についても簡単に説明する。 結論としては、利用可能なデータセット、採用方法論、パフォーマンス対策、課題、ソリューションについても、議論の形で光を当てています。 このレビュー記事が、医療コンピュータビジョンの研究者の今後の方向性を開くことを願っている。

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