Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural Radiance Fields in Medical Imaging: Challenges and Next Steps

論文の概要: Neural Radiance Fields in Medical Imaging: Challenges and Next Steps

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17797v1
Date: Mon, 26 Feb 2024 22:00:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-29 17:21:39.127676
Title: Neural Radiance Fields in Medical Imaging: Challenges and Next Steps
Title（参考訳）: 医用画像における神経放射場 : 課題と次のステップ
Authors: Xin Wang, Shu Hu, Heng Fan, Hongtu Zhu, Xin Li
Abstract要約: ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は、投影された2次元画像データから3次元表現を合成することにより、医用画像に革命をもたらす大きな可能性を提供する。本稿では,医療画像におけるNeRFの応用を包括的に検討し,重要な課題を4つ挙げる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.120565333010187
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Neural Radiance Fields (NeRF), as a pioneering technique in computer vision, offer great potential to revolutionize medical imaging by synthesizing three-dimensional representations from the projected two-dimensional image data. However, they face unique challenges when applied to medical applications. This paper presents a comprehensive examination of applications of NeRFs in medical imaging, highlighting four imminent challenges, including fundamental imaging principles, inner structure requirement, object boundary definition, and color density significance. We discuss current methods on different organs and discuss related limitations. We also review several datasets and evaluation metrics and propose several promising directions for future research.
Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの先駆的技術であるNeRF(Neural Radiance Fields)は、投影された2次元画像データから3次元表現を合成することにより、医用画像に革命をもたらす大きな可能性を提供する。しかし、医療応用にはユニークな課題がある。本稿では,NeRFの医用画像への応用を包括的に検討し,画像の基本原理,内部構造要件,オブジェクト境界定義,色密度の4つの重要な課題について述べる。異なる臓器の現在の方法について議論し、関連する限界について論じる。また、いくつかのデータセットと評価指標をレビューし、今後の研究に有望な方向性をいくつか提案する。

関連論文リスト

Deep Generative Models for 3D Medical Image Synthesis [1.931185411277237]
深部生成モデリングは、現実的な医療画像を合成するための強力なツールとして登場した。本章では3次元医用画像合成のための様々な深部生成モデルについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-23T08:33:23Z)
Autoregressive Sequence Modeling for 3D Medical Image Representation [48.706230961589924]
本稿では, 自己回帰シーケンス事前学習フレームワークを用いて, 3次元医用画像表現を学習するための先駆的手法を提案する。我々は,空間的,コントラスト的,意味的相関に基づく様々な3次元医用画像にアプローチし,トークンシーケンス内の相互接続された視覚トークンとして扱う。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-13T10:19:10Z)
M3T: Multi-Modal Medical Transformer to bridge Clinical Context with Visual Insights for Retinal Image Medical Description Generation [1.8789068567093286]
Multi-Modal Medical Transformer (M3T)は、視覚表現と診断キーワードを統合する新しいディープラーニングアーキテクチャである。 DeepEyeNetデータセットに関する実験的研究は、眼科医の基準を満たす上でのM3Tの成功を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-19T00:46:48Z)
MindBridge: A Cross-Subject Brain Decoding Framework [60.58552697067837]
脳の復号化は、獲得した脳信号から刺激を再構築することを目的としている。現在、脳の復号化はモデルごとのオブジェクトごとのパラダイムに限られている。我々は,1つのモデルのみを用いることで,オブジェクト間脳デコーディングを実現するMindBridgeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-11T15:46:42Z)
DeViDe: Faceted medical knowledge for improved medical vision-language pre-training [1.6567372257085946]
胸部X線に対する視覚言語による事前訓練は、主にペアのX線写真とラジオグラフィーレポートを活用することで大きな進歩を遂げた。オープンウェブからの無線画像記述を利用するトランスフォーマーベースのDeViDeを提案する。 DeViDeは知識強化された視覚言語アライメントの3つの重要な特徴を取り入れている。ゼロショット設定では、DeViDeは外部データセットの完全な教師付きモデルと互換性があり、3つの大規模データセットの最先端結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-04T17:40:06Z)
QUBIQ: Uncertainty Quantification for Biomedical Image Segmentation Challenge [93.61262892578067]
医用画像分割作業の不確実性、特にラター間変動性は重要な課題である。この可変性は、自動セグメンテーションアルゴリズムの開発と評価に直接影響を及ぼす。バイオメディカル画像量化チャレンジ(QUBIQ)における不確実性の定量化のベンチマーク結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-19T17:57:24Z)
Advancing Brain Tumor Inpainting with Generative Models [0.7499722271664147]
病気の脳スキャンから健康な脳スキャンを合成することは、汎用アルゴリズムの限界に対処するための潜在的な解決策となる。本研究は,3次元磁気共鳴画像(MRI)データの要求を満たすために,3次元インペイントタスクと2次元インペイント手法の適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-02T15:43:51Z)
fMRI-PTE: A Large-scale fMRI Pretrained Transformer Encoder for Multi-Subject Brain Activity Decoding [54.17776744076334]
本稿では,fMRI事前学習のための革新的オートエンコーダであるfMRI-PTEを提案する。我々のアプローチでは、fMRI信号を統合された2次元表現に変換し、次元の整合性を確保し、脳の活動パターンを保存する。コントリビューションには、fMRI-PTEの導入、革新的なデータ変換、効率的なトレーニング、新しい学習戦略、そして我々のアプローチの普遍的な適用性が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-01T07:24:22Z)
DRAC: Diabetic Retinopathy Analysis Challenge with Ultra-Wide Optical Coherence Tomography Angiography Images [51.27125547308154]
第25回医用画像コンピューティング・コンピュータ支援介入国際会議(MICCAI 2022)にともなうDRAC糖尿病網膜症解析チャレンジの企画を行った。この課題は、DR病変の分節化、画像品質評価、DRグレーディングの3つのタスクから構成される。本稿では,課題の各課題について,トップパフォーマンスのソリューションと結果の要約と分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-05T12:04:55Z)
MedNeRF: Medical Neural Radiance Fields for Reconstructing 3D-aware CT-Projections from a Single X-ray [14.10611608681131]
過剰な電離放射線は、体に決定論的かつ有害な影響をもたらす可能性がある。本稿では,CTプロジェクションの再構成を学習する深層学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-02T13:25:23Z)
Generative Adversarial U-Net for Domain-free Medical Image Augmentation [49.72048151146307]
注釈付き医用画像の不足は、医用画像コンピューティングの分野における最大の課題の1つだ。本稿では,生成逆U-Netという新しい生成手法を提案する。当社の新しいモデルは、ドメインフリーで、さまざまな医療画像に汎用性があります。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-12T23:02:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。