論文の概要: 3D Brain and Heart Volume Generative Models: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05952v1
- Date: Wed, 12 Oct 2022 06:35:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-13 15:40:55.831775
- Title: 3D Brain and Heart Volume Generative Models: A Survey
- Title（参考訳）: 3次元脳と心臓容積生成モデル:調査
- Authors: Yanbin Liu, Girish Dwivedi, Farid Boussaid and Mohammed Bennamoun
- Abstract要約: 本稿では,脳と心臓に焦点をあてて,3次元ボリュームの生成モデルに関する包括的調査を行う。
非条件および条件生成モデルの新しい精巧な分類法が提案され、脳と心臓の様々な医療課題をカバーする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.9789319615398
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative models such as generative adversarial networks and autoencoders
have gained a great deal of attention in the medical field due to their
excellent data generation capability. This paper provides a comprehensive
survey of generative models for three-dimensional (3D) volumes, focusing on the
brain and heart. A new and elaborate taxonomy of unconditional and conditional
generative models is proposed to cover diverse medical tasks for the brain and
heart: unconditional synthesis, classification, conditional synthesis,
segmentation, denoising, detection, and registration. We provide relevant
background, examine each task and also suggest potential future directions. A
list of the latest publications will be updated on Github to keep up with the
rapid influx of papers at
\url{https://github.com/csyanbin/3D-Medical-Generative-Survey}.
- Abstract（参考訳）: 生成型adversarial networkやオートエンコーダといった生成モデルは、その優れたデータ生成能力のために医療分野で大きな注目を集めている。
本稿では,脳と心臓に焦点を当てた3次元(3次元)ボリューム生成モデルの包括的調査を行う。
非条件・条件生成モデルの新しい精巧な分類法が提案され、無条件合成、分類、条件合成、セグメンテーション、妄想、発見、登録など、脳と心臓の様々な医療タスクをカバーする。
関連するバックグラウンドを提供し、各タスクを調べ、将来的な方向性を提案する。
最新の出版物のリストはgithubで更新され、url{https://github.com/csyanbin/3d-medical-generative-survey}の急速な流入に追随する。
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