論文の概要: Continual Learning in Medical Imaging: A Survey and Practical Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13482v2
- Date: Tue, 01 Oct 2024 08:04:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-02 16:32:36.891042
- Title: Continual Learning in Medical Imaging: A Survey and Practical Analysis
- Title（参考訳）: 医用画像における連続的学習 : 調査と実践分析
- Authors: Mohammad Areeb Qazi, Anees Ur Rehman Hashmi, Santosh Sanjeev, Ibrahim Almakky, Numan Saeed, Camila Gonzalez, Mohammad Yaqub,
- Abstract要約: 連続学習は、ニューラルネットワークにおける過去の学習を忘れずに、新しい知識のシーケンシャルな獲得を可能にするという約束を提供する。
医学領域における継続的な学習に関する最近の文献を概観し、最近の傾向を概説し、実際的な問題点を指摘する。
医療画像における継続的な学習の現状を批判的に論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7794090852114541
- License:
- Abstract: Deep Learning has shown great success in reshaping medical imaging, yet it faces numerous challenges hindering widespread application. Issues like catastrophic forgetting and distribution shifts in the continuously evolving data stream increase the gap between research and applications. Continual Learning offers promise in addressing these hurdles by enabling the sequential acquisition of new knowledge without forgetting previous learnings in neural networks. In this survey, we comprehensively review the recent literature on continual learning in the medical domain, highlight recent trends, and point out the practical issues. Specifically, we survey the continual learning studies on classification, segmentation, detection, and other tasks in the medical domain. Furthermore, we develop a taxonomy for the reviewed studies, identify the challenges, and provide insights to overcome them. We also critically discuss the current state of continual learning in medical imaging, including identifying open problems and outlining promising future directions. We hope this survey will provide researchers with a useful overview of the developments in the field and will further increase interest in the community. To keep up with the fast-paced advancements in this field, we plan to routinely update the repository with the latest relevant papers at https://github.com/BioMedIA-MBZUAI/awesome-cl-in-medical .
- Abstract（参考訳）: Deep Learningは医療画像の再構成で大きな成功を収めているが、幅広い応用を妨げる多くの課題に直面している。
相変わらず進化を続けるデータストリームにおける破滅的な忘れ込みや分散シフトといった問題は、研究とアプリケーションの間のギャップを増大させます。
Continual Learningは、ニューラルネットワークにおける過去の学習を忘れずに、新たな知識のシーケンシャルな獲得を可能にすることで、これらのハードルに対処する上での約束を提供する。
本調査では,医学領域における継続的な学習に関する最近の文献を概観し,最近の傾向を概観し,実際的な問題点を指摘する。
具体的には,医学領域における分類,分節,検出,その他の課題に関する継続的な学習研究について調査する。
さらに、レビュー研究のための分類学を開発し、課題を特定し、それらを克服するための洞察を提供する。
また,医療画像における継続的な学習の現状についても批判的に議論し,オープンな問題を特定し,将来的な方向性を概説する。
この調査は、研究者にこの分野の発展に関する有用な概要を提供し、コミュニティへの関心をさらに高めることを願っている。
この分野での急速な進展に追随するため、私たちは、最新の関連論文をhttps://github.com/BioMedIA-MBzuAI/awesome-cl-in-medical で定期的に更新する予定です。
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