Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning Applications in Medical Image Analysis: Advancements, Challenges, and Future Directions

論文の概要: Deep Learning Applications in Medical Image Analysis: Advancements, Challenges, and Future Directions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14131v1
Date: Fri, 18 Oct 2024 02:57:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-21 14:26:12.339713
Title: Deep Learning Applications in Medical Image Analysis: Advancements, Challenges, and Future Directions
Title（参考訳）: 医用画像解析における深層学習応用 : 進歩・課題・今後の方向性
Authors: Aimina Ali Eli, Abida Ali,
Abstract要約: 人工知能のサブセットであるディープラーニングの最近の進歩は、医療画像の分析に大きな革命をもたらした。 CNNは多次元医用画像から自律的に学習する能力に顕著な能力を示した。これらのモデルは、病理学、放射線学、眼科、心臓学など、様々な医学分野に利用されてきた。
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Abstract: Medical image analysis has emerged as an essential element of contemporary healthcare, facilitating physicians in achieving expedited and precise diagnosis. Recent breakthroughs in deep learning, a subset of artificial intelligence, have markedly revolutionized the analysis of medical pictures, improving the accuracy and efficiency of clinical procedures. Deep learning algorithms, especially convolutional neural networks (CNNs), have demonstrated remarkable proficiency in autonomously learning features from multidimensional medical pictures, including MRI, CT, and X-ray scans, without the necessity for manual feature extraction. These models have been utilized across multiple medical disciplines, including pathology, radiology, ophthalmology, and cardiology, where they aid in illness detection, classification, and segmentation tasks......
Abstract（参考訳）: 医用画像分析は、医師が迅速かつ正確な診断を行えるように、現代医療の重要な要素として現れてきた。人工知能のサブセットであるディープラーニングの最近の進歩は、医療画像の分析を著しく革新させ、臨床手順の正確さと効率を改善した。深層学習アルゴリズム、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、手動の特徴抽出を必要とせず、MRI、CT、X線スキャンを含む多次元の医療画像から自律的に学習する特徴に顕著な習熟性を示した。これらのモデルは、病理学、放射線学、眼科、心臓学など、様々な医学分野に利用されており、疾患の検出、分類、セグメンテーションのタスクに役立っている。

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