論文の概要: Systematic Review of Techniques in Brain Image Synthesis using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04511v1
• Date: Fri, 8 Sep 2023 14:20:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 17:58:04.816092
• Title: Systematic Review of Techniques in Brain Image Synthesis using Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習を用いた脳画像合成手法の体系的レビュー
• Authors: Shubham Singh, Ammar Ranapurwala, Mrunal Bewoor, Sheetal Patil, Satyam Rai
• Abstract要約: 診断精度の向上と医療処置の侵襲性を低下させる医用画像合成の必要性が強調されている。 本稿では,2次元から3次元の立体構造,MRI合成,トランスフォーマの利用など,脳画像合成のための様々な手法と手法について検討する。 本研究は, この分野の将来の可能性と, 深層学習技術を用いた医用画像のさらなる進歩の可能性を探ることによって, 結論を導いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1998815025767033
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This review paper delves into the present state of medical imaging, with a specific focus on the use of deep learning techniques for brain image synthesis. The need for medical image synthesis to improve diagnostic accuracy and decrease invasiveness in medical procedures is emphasized, along with the role of deep learning in enabling these advancements. The paper examines various methods and techniques for brain image synthesis, including 2D to 3D constructions, MRI synthesis, and the use of transformers. It also addresses limitations and challenges faced in these methods, such as obtaining well-curated training data and addressing brain ultrasound issues. The review concludes by exploring the future potential of this field and the opportunities for further advancements in medical imaging using deep learning techniques. The significance of transformers and their potential to revolutionize the medical imaging field is highlighted. Additionally, the paper discusses the potential solutions to the shortcomings and limitations faced in this field. The review provides researchers with an updated reference on the present state of the field and aims to inspire further research and bridge the gap between the present state of medical imaging and the future possibilities offered by deep learning techniques.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,脳画像合成における深層学習技術の利用に焦点をあてた医用画像の現状について述べる。 診断精度を向上させるための医用画像合成の必要性と、これらの進歩を可能にするための深層学習の役割が強調されている。 本稿では,2次元から3次元の立体構造,MRI合成,トランスフォーマの利用など,脳画像合成のための様々な手法と手法について検討する。 また、精度の高いトレーニングデータを取得し、脳の超音波問題に対処するなど、これらの手法で直面する制限や課題にも対処する。 本研究は、この分野の将来の可能性と、深層学習技術を用いた医用画像のさらなる進歩の機会を探ることによって結論付ける。 トランスフォーマの意義と医療画像分野に革命をもたらす可能性を強調した。 さらに,本分野で直面する欠点や限界に対する潜在的な解決策についても論じる。 このレビューは、研究者にこの分野の現状に関する最新のリファレンスを提供し、さらなる研究を刺激し、現在の医療画像とディープラーニング技術が提供する将来の可能性とのギャップを埋めることを目的としている。

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