論文の概要: U-Net in Medical Image Segmentation: A Review of Its Applications Across Modalities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02242v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 08:11:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:51:10.445323
• Title: U-Net in Medical Image Segmentation: A Review of Its Applications Across Modalities
• Title（参考訳）: U-Net in Medical Image Segmentation: A review of its Applications on the Modalities
• Authors: Fnu Neha, Deepshikha Bhati, Deepak Kumar Shukla, Sonavi Makarand Dalvi, Nikolaos Mantzou, Safa Shubbar,
• Abstract要約: 人工知能(AI)と深層学習(DL)の進歩は医療画像セグメンテーション(MIS)に変化をもたらした これらのモデルは、様々な画像モダリティにまたがる効率的で正確な画素単位の分類を可能にする。 本稿では,様々な医用画像技術について検討し,U-Netアーキテクチャとその適応について検討し,その応用方法について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Medical imaging is essential in healthcare to provide key insights into patient anatomy and pathology, aiding in diagnosis and treatment. Non-invasive techniques such as X-ray, Magnetic Resonance Imaging (MRI), Computed Tomography (CT), and Ultrasound (US), capture detailed images of organs, tissues, and abnormalities. Effective analysis of these images requires precise segmentation to delineate regions of interest (ROI), such as organs or lesions. Traditional segmentation methods, relying on manual feature-extraction, are labor-intensive and vary across experts. Recent advancements in Artificial Intelligence (AI) and Deep Learning (DL), particularly convolutional models such as U-Net and its variants (U-Net++ and U-Net 3+), have transformed medical image segmentation (MIS) by automating the process and enhancing accuracy. These models enable efficient, precise pixel-wise classification across various imaging modalities, overcoming the limitations of manual segmentation. This review explores various medical imaging techniques, examines the U-Net architectures and their adaptations, and discusses their application across different modalities. It also identifies common challenges in MIS and proposes potential solutions.
• Abstract（参考訳）: 医学的イメージングは、患者の解剖学と病理学に関する重要な洞察を提供し、診断と治療を支援するために、医療において不可欠である。 X線、磁気共鳴イメージング(MRI)、CT(CT)、超音波(US)などの非侵襲的手法は、臓器、組織、異常の詳細な画像を取得する。 これらの画像の効果的な解析には、臓器や病変などの関心領域(ROI)を正確に分類する必要がある。 手動による特徴抽出に依存する従来のセグメンテーション手法は、労働集約的であり、専門家によって異なる。 人工知能(AI)とディープラーニング(DL)の最近の進歩、特にU-Netとその変種(U-Net++とU-Net 3+)のような畳み込みモデルでは、プロセスの自動化と精度の向上によって医療画像セグメンテーション(MIS)が変化している。 これらのモデルは、手動分割の限界を克服し、様々な画像モダリティにまたがる効率的で正確な画素単位の分類を可能にする。 本稿では,様々な医用画像技術について検討し,U-Netアーキテクチャとその適応について検討し,その応用方法について考察する。 また、MISにおける共通の課題を特定し、潜在的な解決策を提案する。

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