論文の概要: Advances in Medical Image Analysis with Vision Transformers: A Comprehensive Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03505v2
• Date: Tue, 10 Jan 2023 16:00:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 14:02:34.903377
• Title: Advances in Medical Image Analysis with Vision Transformers: A Comprehensive Review
• Title（参考訳）: 視覚変換器を用いた医用画像解析の進歩 : 総合的考察
• Authors: Reza Azad, Amirhossein Kazerouni, Moein Heidari, Ehsan Khodapanah Aghdam, Amirali Molaei, Yiwei Jia, Abin Jose, Rijo Roy, Dorit Merhof
• Abstract要約: 医療画像におけるトランスフォーマーの応用に関する百科事典のレビューを行う。 具体的には,医療画像解析タスクにおけるトランスフォーマー関連文献の体系的,徹底的なレビューを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.145673283515576
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The remarkable performance of the Transformer architecture in natural language processing has recently also triggered broad interest in Computer Vision. Among other merits, Transformers are witnessed as capable of learning long-range dependencies and spatial correlations, which is a clear advantage over convolutional neural networks (CNNs), which have been the de facto standard in Computer Vision problems so far. Thus, Transformers have become an integral part of modern medical image analysis. In this review, we provide an encyclopedic review of the applications of Transformers in medical imaging. Specifically, we present a systematic and thorough review of relevant recent Transformer literature for different medical image analysis tasks, including classification, segmentation, detection, registration, synthesis, and clinical report generation. For each of these applications, we investigate the novelty, strengths and weaknesses of the different proposed strategies and develop taxonomies highlighting key properties and contributions. Further, if applicable, we outline current benchmarks on different datasets. Finally, we summarize key challenges and discuss different future research directions. In addition, we have provided cited papers with their corresponding implementations in https://github.com/mindflow-institue/Awesome-Transformer.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理におけるTransformerアーキテクチャの顕著な性能は、最近コンピュータビジョンへの幅広い関心を呼び起こしている。 その他のメリットの中で、トランスフォーマーは長距離の依存関係と空間的相関を学習できると見られ、これはコンピュータビジョン問題のデファクトスタンダードとなっている畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に対して明らかな優位性である。 このように、トランスフォーマーは現代の医療画像解析の不可欠な部分となっている。 本稿では,医療画像におけるトランスフォーマーの応用に関する百科事典レビューを行う。 具体的には, 分類, セグメンテーション, 検出, 登録, 合成, 臨床報告書生成など, 様々な医用画像解析課題に対して, 関連する最近のトランスフォーマー文献を体系的かつ徹底的に検討する。 それぞれの応用について,提案した戦略の新規性,強み,弱点について検討し,重要な特性と貢献を強調した分類学を開発する。 さらに、適用可能な場合は、異なるデータセットに関する現在のベンチマークを概説する。 最後に,重要な課題を要約し,今後の研究の方向性について考察する。 さらに、https://github.com/mindflow-institue/awesome-transformerで対応する実装に関する引用論文も提供しています。

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