論文の概要: Improving diagnosis and prognosis of lung cancer using vision transformers: A scoping review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02783v1
• Date: Wed, 6 Sep 2023 06:49:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 16:23:36.412496
• Title: Improving diagnosis and prognosis of lung cancer using vision transformers: A scoping review
• Title（参考訳）: ビジョントランスを用いた肺癌の診断と予後の改善:スコーピング・レビュー
• Authors: Hazrat Ali, Farida Mohsen, Zubair Shah
• Abstract要約: 近年,多くの研究者が肺がんの診断と予後のための視覚変換器ベースのAI手法を開発した。 このスコーピングレビューは、肺がんイメージング応用のためのビジョントランスフォーマーベースのAI手法の最近の展開を特定することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.39901365062418304
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision transformer-based methods are advancing the field of medical artificial intelligence and cancer imaging, including lung cancer applications. Recently, many researchers have developed vision transformer-based AI methods for lung cancer diagnosis and prognosis. This scoping review aims to identify the recent developments on vision transformer-based AI methods for lung cancer imaging applications. It provides key insights into how vision transformers complemented the performance of AI and deep learning methods for lung cancer. Furthermore, the review also identifies the datasets that contributed to advancing the field. Of the 314 retrieved studies, this review included 34 studies published from 2020 to 2022. The most commonly addressed task in these studies was the classification of lung cancer types, such as lung squamous cell carcinoma versus lung adenocarcinoma, and identifying benign versus malignant pulmonary nodules. Other applications included survival prediction of lung cancer patients and segmentation of lungs. The studies lacked clear strategies for clinical transformation. SWIN transformer was a popular choice of the researchers; however, many other architectures were also reported where vision transformer was combined with convolutional neural networks or UNet model. It can be concluded that vision transformer-based models are increasingly in popularity for developing AI methods for lung cancer applications. However, their computational complexity and clinical relevance are important factors to be considered for future research work. This review provides valuable insights for researchers in the field of AI and healthcare to advance the state-of-the-art in lung cancer diagnosis and prognosis. We provide an interactive dashboard on lung-cancer.onrender.com/.
• Abstract（参考訳）: vision transformerベースの手法は、肺癌の応用を含む、医学的人工知能とがんイメージングの分野を進歩させています。 近年,多くの研究者が肺がんの診断と予後のための視覚変換器ベースのAI手法を開発した。 このスコーピングレビューは、肺がんイメージング応用のためのビジョントランスフォーマーベースのAI手法の最近の展開を特定することを目的としている。 ビジョントランスフォーマーがAIのパフォーマンスを補完し、肺がんのディープラーニング手法を補完する方法について、重要な洞察を提供する。 さらに、レビューはフィールドの進行に寄与したデータセットも識別する。 314の研究のうち、このレビューは2020年から2022年にかけて出版された34の研究を含んでいる。 これらの研究で最も一般的な課題は、肺扁平上皮癌と肺腺癌とを分類し、良性と悪性の肺結節を同定することであった。 その他の応用としては、肺がん患者の生存予測や肺の分節化がある。 その研究は臨床転換のための明確な戦略を欠いていた。 SWINトランスフォーマーは研究者の間で人気があったが、視覚トランスフォーマーと畳み込みニューラルネットワークやUNetモデルが組み合わされた他の多くのアーキテクチャも報告された。 vision transformerベースのモデルは、肺がん応用のためのai手法の開発でますます人気が高まっていると結論付けることができる。 しかし、その計算複雑性と臨床関連性は今後の研究で考慮すべき重要な要素である。 このレビューは、AIと医療の分野の研究者が肺癌の診断と予後の最先端を推し進めるための貴重な洞察を提供する。 肺がん.onrender.com/のインタラクティブダッシュボードを提供する。

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