論文の概要: Biomedical Image Reconstruction: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11813v1
• Date: Wed, 4 Jan 2023 05:57:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-05 04:26:42.776066
• Title: Biomedical Image Reconstruction: A Survey
• Title（参考訳）: 生体医用画像再構成:調査
• Authors: Samuel Cahyawijaya
• Abstract要約: 本研究は, バイオメディカルイメージ再構築の基礎的知識と, バイオメディカルイメージ再構築の最近の研究動向を, IR の出版物に基づいて明らかにすることを目的としている。 本研究の目的は, バイオメディカル画像再構成分野の一般的な理解と, 深層バイオメディカル画像再構成における現在の研究動向を機械学習研究者が把握することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.5979194030648
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Biomedical image reconstruction research has been developed for more than five decades, giving rise to various techniques such as central and filtered back projection. With the rise of deep learning technology, biomedical image reconstruction field has undergone a massive paradigm shift from analytical and iterative methods to deep learning methods To drive scientific discussion on advanced deep learning techniques for biomedical image reconstruction, a workshop focusing on deep biomedical image reconstruction, MLMIR, is introduced and is being held yearly since 2018. This survey paper is aimed to provide basic knowledge in biomedical image reconstruction and the current research trend in biomedical image reconstruction based on the publications in MLMIR. This survey paper is intended for machine learning researchers to grasp a general understanding of the biomedical image reconstruction field and the current research trend in deep biomedical image reconstruction.
• Abstract（参考訳）: バイオメディカル画像再構成研究は50年以上にわたって開発され、中央投影やフィルターバック投影といった様々な技術が生まれた。 深層学習技術の発達に伴い、バイオメディカルイメージ再構築分野は、分析的・反復的な手法から深層学習方法への大きなパラダイムシフトを経て、バイオメディカルイメージ再構築のための先進的な深層学習技術に関する科学的議論を進めるために、深層バイオメディカルイメージ再構築に焦点を当てたワークショップ「MLMIR」が導入され、2018年から毎年開催されている。 本研究の目的は, バイオメディカル画像再構成の基礎知識と, バイオメディカル画像再構成の最近の研究動向を, MLMIR の論文に基づいて示すことである。 本研究の目的は, バイオメディカル画像再構成分野の一般理解と, 深層バイオメディカル画像再構成研究の動向を明らかにすることである。

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