論文の概要: Invariant Scattering Transform for Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10582v2
• Date: Wed, 31 May 2023 17:02:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 02:42:21.933455
• Title: Invariant Scattering Transform for Medical Imaging
• Title（参考訳）: 医用イメージングのための不変散乱変換
• Authors: Md Manjurul Ahsan, Shivakumar Raman, Zahed Siddique
• Abstract要約: Invariant Scattering Transform (IST)技術は、医用画像解析に人気がある。 ISTは医療画像に共通する変換に不変であることを目標としている。 ISTは、病気の検出、診断、治療計画のための機械学習アルゴリズムに統合することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the years, the Invariant Scattering Transform (IST) technique has become popular for medical image analysis, including using wavelet transform computation using Convolutional Neural Networks (CNN) to capture patterns' scale and orientation in the input signal. IST aims to be invariant to transformations that are common in medical images, such as translation, rotation, scaling, and deformation, used to improve the performance in medical imaging applications such as segmentation, classification, and registration, which can be integrated into machine learning algorithms for disease detection, diagnosis, and treatment planning. Additionally, combining IST with deep learning approaches has the potential to leverage their strengths and enhance medical image analysis outcomes. This study provides an overview of IST in medical imaging by considering the types of IST, their application, limitations, and potential scopes for future researchers and practitioners.
• Abstract（参考訳）: 近年,convolutional neural network (cnn) を用いたウェーブレット変換計算を用いて入力信号におけるパターンのスケールや方向を捉えるなど,医用画像解析において不変散乱変換(ist)技術が普及している。 istは、翻訳、回転、スケーリング、変形といった医療画像で一般的な変換に不変であり、病気の検出、診断、治療計画のための機械学習アルゴリズムに組み込むことができる、セグメンテーション、分類、登録などの医療画像アプリケーションの性能を改善するために使用される。 さらに、ISTとディープラーニングのアプローチを組み合わせることで、その強みを活用し、医療画像解析の結果を高めることができる。 本研究は, 医用画像における IST のタイプ, IST の応用, 限界, 将来的な研究者や実践者に対する潜在的範囲について概説する。

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