論文の概要: U-Net and its variants for Medical Image Segmentation : A short review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08470v1
• Date: Sun, 17 Apr 2022 15:26:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-20 13:29:47.256482
• Title: U-Net and its variants for Medical Image Segmentation : A short review
• Title（参考訳）: 医用画像セグメンテーションのためのU-Netとその変種 : 簡単なレビュー
• Authors: Vinay Ummadi
• Abstract要約: 本論文は,U-Netとその変種を用いた医用画像のセグメンテーションの簡単なレビューである。 また,医療画像のセグメンテーションの進展を鳥の目で観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The paper is a short review of medical image segmentation using U-Net and its variants. As we understand going through a medical images is not an easy job for any clinician either radiologist or pathologist. Analysing medical images is the only way to perform non-invasive diagnosis. Segmenting out the regions of interest has significant importance in medical images and is key for diagnosis. This paper also gives a bird eye view of how medical image segmentation has evolved. Also discusses challenge's and success of the deep neural architectures. Following how different hybrid architectures have built upon strong techniques from visual recognition tasks. In the end we will see current challenges and future directions for medical image segmentation(MIS).
• Abstract（参考訳）: 本論文は,U-Netとその変種を用いた医用画像分割の簡単なレビューである。 医学的な画像を見ることは、放射線医や病理医にとって簡単な仕事ではない。 医療画像の解析は、非侵襲的な診断を行う唯一の方法である。 関心領域の分割は、医療画像において重要な意味を持ち、診断の鍵となる。 この論文は、医用画像のセグメンテーションがいかに進化したかを示す鳥の眼図も提供する。 また、ディープニューラルネットワークアーキテクチャの挑戦と成功についても論じている。 異なるハイブリッドアーキテクチャは、視覚認識タスクの強力な技術に基づいて構築されている。 最終的に、医療画像セグメンテーション(MIS)の現在の課題と今後の方向性を見出す。

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