論文の概要: The State of Applying Artificial Intelligence to Tissue Imaging for Cancer Research and Early Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16989v1
• Date: Thu, 29 Jun 2023 14:47:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 12:57:50.556957
• Title: The State of Applying Artificial Intelligence to Tissue Imaging for Cancer Research and Early Detection
• Title（参考訳）: がん研究のための組織イメージングへの人工知能の適用状況と早期検出
• Authors: Michael Robben, Amir Hajighasemi, Mohammad Sadegh Nasr, Jai Prakesh Veerla, Anne M. Alsup, Biraaj Rout, Helen H. Shang, Kelli Fowlds, Parisa Boodaghi Malidarreh, Paul Koomey, MD Jillur Rahman Saurav, Jacob M. Luber
• Abstract要約: 回帰、分類、セグメンテーション、生成、圧縮タスクを含む、モデルが開発する5つのコアタスクを特定します。 このような方法が直面するメリットや課題に対処し,がん予防や治療にどのように適応できるかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence represents a new frontier in human medicine that could save more lives and reduce the costs, thereby increasing accessibility. As a consequence, the rate of advancement of AI in cancer medical imaging and more particularly tissue pathology has exploded, opening it to ethical and technical questions that could impede its adoption into existing systems. In order to chart the path of AI in its application to cancer tissue imaging, we review current work and identify how it can improve cancer pathology diagnostics and research. In this review, we identify 5 core tasks that models are developed for, including regression, classification, segmentation, generation, and compression tasks. We address the benefits and challenges that such methods face, and how they can be adapted for use in cancer prevention and treatment. The studies looked at in this paper represent the beginning of this field and future experiments will build on the foundations that we highlight.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は、より多くの命を救い、コストを削減し、それによってアクセシビリティを向上する、人間の医学における新たなフロンティアである。 その結果、がんの医療画像、特に組織病理におけるAIの進歩率が爆発的に増加し、既存のシステムへの導入を妨げる倫理的および技術的な問題に開放された。 がん組織イメージングへの応用におけるaiの経路を図示するために、現在の研究を概観し、がんの病理診断と研究をいかに改善できるかを明らかにする。 本稿では,回帰,分類,セグメンテーション,生成,圧縮タスクなど,モデルが開発する5つのコアタスクについて述べる。 このような方法が直面するメリットや課題に対処し,がん予防や治療にどのように適応できるかを検討する。 この論文で紹介された研究は、この分野の始まりであり、我々が注目する基盤の上に将来の実験が構築されるであろう。

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