論文の概要: Deep Interactive Segmentation of Medical Images: A Systematic Review and Taxonomy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13964v2
• Date: Tue, 9 Jan 2024 09:10:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 19:31:49.110090
• Title: Deep Interactive Segmentation of Medical Images: A Systematic Review and Taxonomy
• Title（参考訳）: 医用画像のディープ・インタラクティブ・セグメンテーション : システムレビューと分類学
• Authors: Zdravko Marinov, Paul F. J\"ager, Jan Egger, Jens Kleesiek, Rainer Stiefelhagen
• Abstract要約: 対話的セグメンテーションは、人的フィードバックを取り入れることでコストのかかるアノテーションの効率を高めることを目的とした、医用画像解析における重要な研究領域である。 深層学習に基づくアプローチは、医療画像領域だけで121の手法が提案され、フィールドの急速な成長を引き起こした。 標準化されたベースラインとベンチマークによって取り組まなければならないメソッド間の比較の深刻な欠如がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.719457139819074
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Interactive segmentation is a crucial research area in medical image analysis aiming to boost the efficiency of costly annotations by incorporating human feedback. This feedback takes the form of clicks, scribbles, or masks and allows for iterative refinement of the model output so as to efficiently guide the system towards the desired behavior. In recent years, deep learning-based approaches have propelled results to a new level causing a rapid growth in the field with 121 methods proposed in the medical imaging domain alone. In this review, we provide a structured overview of this emerging field featuring a comprehensive taxonomy, a systematic review of existing methods, and an in-depth analysis of current practices. Based on these contributions, we discuss the challenges and opportunities in the field. For instance, we find that there is a severe lack of comparison across methods which needs to be tackled by standardized baselines and benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 対話的セグメンテーションは、人的フィードバックを取り入れることでコストのかかるアノテーションの効率を高めることを目的とした、医用画像解析における重要な研究分野である。 このフィードバックはクリック、スクリブル、マスクの形式で行われ、モデルの出力を反復的に洗練することで、システムが望ましい振る舞いに向かって効率的に導くことができる。 近年、深層学習に基づくアプローチは、医療画像領域だけで提案されている121の手法によって、この分野の急速な成長をもたらす新たなレベルへと結果をもたらしている。 本論では,包括的分類法,既存手法の体系的見直し,現在の実践の深い分析を特徴とする,この新興分野の構造化的概観について述べる。 これらの貢献に基づいて,この分野の課題と機会について論じる。 例えば、標準化されたベースラインとベンチマークによって取り組まなければならないメソッド間の比較が著しく欠落していることが分かります。

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