論文の概要: Transforming medical imaging with Transformers? A comparative review of
key properties, current progresses, and future perspectives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01136v1
- Date: Thu, 2 Jun 2022 16:38:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-03 14:33:55.994194
- Title: Transforming medical imaging with Transformers? A comparative review of
key properties, current progresses, and future perspectives
- Title（参考訳）: トランスフォーマーによる医療画像変換?
キー特性, 現状, 今後の展望の比較検討
- Authors: Jun Li, Junyu Chen, Yucheng Tang, Bennett A. Landman and S. Kevin Zhou
- Abstract要約: ディープラーニングの最新技術進歩であるTransformerは、自然言語処理やコンピュータビジョンで普及している。
我々は、医療画像に対する最先端のTransformerベースのアプローチを包括的にレビューする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.02008084839399
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Transformer, the latest technological advance of deep learning, has gained
prevalence in natural language processing or computer vision. Since medical
imaging bear some resemblance to computer vision, it is natural to inquire
about the status quo of Transformers in medical imaging and ask the question:
can the Transformer models transform medical imaging? In this paper, we attempt
to make a response to the inquiry. After a brief introduction of the
fundamentals of Transformers, especially in comparison with convolutional
neural networks (CNNs), and highlighting key defining properties that
characterize the Transformers, we offer a comprehensive review of the
state-of-the-art Transformer-based approaches for medical imaging and exhibit
current research progresses made in the areas of medical image segmentation,
recognition, detection, registration, reconstruction, enhancement, etc. In
particular, what distinguishes our review lies in its organization based on the
Transformer's key defining properties, which are mostly derived from comparing
the Transformer and CNN, and its type of architecture, which specifies the
manner in which the Transformer and CNN are combined, all helping the readers
to best understand the rationale behind the reviewed approaches. We conclude
with discussions of future perspectives.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングの最新の技術進歩であるtransformerは、自然言語処理やコンピュータビジョンで普及している。
医療画像はコンピュータビジョンに類似しているため、医療画像におけるトランスフォーマーの現状を問うと、質問は自然である: トランスフォーマーモデルは医療画像に変換できるか?
本稿では,調査に対する回答を試みる。
本稿では,トランスフォーマーの基礎,特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と比較し,トランスフォーマーを特徴付ける重要な定義特性を強調した上で,医用画像の分割,認識,検出,登録,再構築,拡張といった領域で現在行われている研究の進展を示す,最先端のトランスフォーマーベースのアプローチについて概説する。
特に,トランスフォーマーとcnnの比較から主に派生したトランスフォーマーのキー定義特性と,トランスフォーマーとcnnを組み合わせる方法を特定するアーキテクチャに基づいて,読者がレビュー対象のアプローチの背後にある理論的根拠を最善に理解するのに役立つ点を特徴とする。
我々は今後の展望について議論する。
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