論文の概要: Human Treelike Tubular Structure Segmentation: A Comprehensive Review and Future Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11203v1
• Date: Tue, 12 Jul 2022 17:01:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-31 14:36:52.462901
• Title: Human Treelike Tubular Structure Segmentation: A Comprehensive Review and Future Perspectives
• Title（参考訳）: ヒト樹状管状構造分節の包括的考察と今後の展望
• Authors: Hao Li, Zeyu Tang, Yang Nan, Guang Yang
• Abstract要約: 人間の生理学の構造は木のような形態に従っており、しばしば非常に微細なスケールで複雑さを表現する。 2Dおよび3D画像の大規模なコレクションは、医用画像モダリティによって利用可能になっている。 構造解析は、疾患の診断、治療計画、予後に関する洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.103169967374944
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Various structures in human physiology follow a treelike morphology, which often expresses complexity at very fine scales. Examples of such structures are intrathoracic airways, retinal blood vessels, and hepatic blood vessels. Large collections of 2D and 3D images have been made available by medical imaging modalities such as magnetic resonance imaging (MRI), computed tomography (CT), Optical coherence tomography (OCT) and ultrasound in which the spatial arrangement can be observed. Segmentation of these structures in medical imaging is of great importance since the analysis of the structure provides insights into disease diagnosis, treatment planning, and prognosis. Manually labelling extensive data by radiologists is often time-consuming and error-prone. As a result, automated or semi-automated computational models have become a popular research field of medical imaging in the past two decades, and many have been developed to date. In this survey, we aim to provide a comprehensive review of currently publicly available datasets, segmentation algorithms, and evaluation metrics. In addition, current challenges and future research directions are discussed.
• Abstract（参考訳）: 人間の生理学における様々な構造は木のような形態を辿り、しばしば非常に微細なスケールで複雑さを表現する。 そのような構造の例として、胸腔内気道、網膜血管、肝血管がある。 磁気共鳴画像(mri)、ct(ct)、光コヒーレンス断層撮影(oct)、および空間配置を観察できる超音波などの医用イメージングモードにより、2dおよび3d画像の大規模なコレクションが利用可能になっている。 疾患診断、治療計画、予後に関する洞察を提供するため、これらの構造を医用画像に分割することが非常に重要である。 放射線科医による広範囲なデータを手動でラベル付けすることは、しばしば時間がかかり、エラーを起こしやすい。 その結果、過去20年間に自動化または半自動化された計算モデルが医療画像の一般的な研究分野となり、その多くは現在まで開発されている。 本調査では,現在公開されているデータセット,セグメンテーションアルゴリズム,評価指標の総合的なレビューを行う。 また,現在の課題と今後の研究方向性についても論じる。

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