論文の概要: A Recent Survey of Vision Transformers for Medical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00634v1
- Date: Fri, 1 Dec 2023 14:54:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-04 14:07:30.764131
- Title: A Recent Survey of Vision Transformers for Medical Image Segmentation
- Title（参考訳）: 医用画像分割用視覚変換器に関する最近の調査
- Authors: Asifullah Khan, Zunaira Rauf, Abdul Rehman Khan, Saima Rathore, Saddam
Hussain Khan, Sahar Shah, Umair Farooq, Hifsa Asif, Aqsa Asif, Umme Zahoora,
Rafi Ullah Khalil, Suleman Qamar, Umme Hani Asif, Faiza Babar Khan, Abdul
Majid and Jeonghwan Gwak
- Abstract要約: ヴィジュアルトランスフォーマー(ViT)は、医用画像セグメンテーションの課題に対処するための有望な技術として登場した。
近年、研究者らは、ハイブリッドビジョントランスフォーマー(HVT)として知られるアーキテクチャにCNNを組み込む様々なViTベースのアプローチを考案した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4895533667182703
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Medical image segmentation plays a crucial role in various healthcare
applications, enabling accurate diagnosis, treatment planning, and disease
monitoring. In recent years, Vision Transformers (ViTs) have emerged as a
promising technique for addressing the challenges in medical image
segmentation. In medical images, structures are usually highly interconnected
and globally distributed. ViTs utilize their multi-scale attention mechanism to
model the long-range relationships in the images. However, they do lack
image-related inductive bias and translational invariance, potentially
impacting their performance. Recently, researchers have come up with various
ViT-based approaches that incorporate CNNs in their architectures, known as
Hybrid Vision Transformers (HVTs) to capture local correlation in addition to
the global information in the images. This survey paper provides a detailed
review of the recent advancements in ViTs and HVTs for medical image
segmentation. Along with the categorization of ViT and HVT-based medical image
segmentation approaches we also present a detailed overview of their real-time
applications in several medical image modalities. This survey may serve as a
valuable resource for researchers, healthcare practitioners, and students in
understanding the state-of-the-art approaches for ViT-based medical image
segmentation.
- Abstract（参考訳）: 医療画像分割は、診断、治療計画、疾患のモニタリングを可能にする様々な医療アプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
近年,ビジョントランスフォーマー (ViT) は医用画像セグメンテーションの課題に対処するための有望な手法として登場している。
医療画像では、構造は通常高度に相互接続され、グローバルに分布する。
ViTは、画像内の長距離関係をモデル化するために、そのマルチスケールアテンションメカニズムを利用する。
しかし、画像に関連した帰納バイアスや翻訳的不変性が欠如しており、性能に影響を及ぼす可能性がある。
近年、研究者らはCNNをアーキテクチャに組み込んだ様々なViTベースのアプローチ、HVT(Hybrid Vision Transformers)を考案し、画像のグローバル情報に加えて局所的相関を捉えている。
本研究は, 医用画像セグメンテーションにおけるViTsおよびHVTsの最近の進歩について, 概説する。
ViTおよびHVTに基づく医用画像分割手法の分類とともに、複数の医用画像モダリティにおけるリアルタイム応用の概要を詳述する。
この調査は、ViTベースの医療画像セグメンテーションの最先端のアプローチを理解する上で、研究者、医療実践者、学生にとって貴重なリソースとなる可能性がある。
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