Fugu-MT 論文翻訳(概要): Model Checking in Medical Imaging for Tumor Detection and Segmentation

論文の概要: Model Checking in Medical Imaging for Tumor Detection and Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02024v1
Date: Thu, 02 Jan 2025 20:47:04 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-07 17:09:51.089243
Title: Model Checking in Medical Imaging for Tumor Detection and Segmentation
Title（参考訳）: 腫瘍検出・分節診断のための医用画像のモデル検査
Authors: Elhoucine Elfatimi, Lahcen El fatimi,
Abstract要約: 近年のモデル検査の進歩は、様々な応用において大きな可能性を秘めている。医用画像は、モデル検査を効果的に適用できる重要な領域として際立っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: Recent advancements in model checking have demonstrated significant potential across diverse applications, particularly in signal and image analysis. Medical imaging stands out as a critical domain where model checking can be effectively applied to design and evaluate robust frameworks. These frameworks facilitate automatic and semi-automatic delineation of regions of interest within images, aiding in accurate segmentation. This paper provides a comprehensive analysis of recent works leveraging spatial logic to develop operators and tools for identifying regions of interest, including tumorous and non-tumorous areas. Additionally, we examine the challenges inherent to spatial model-checking techniques, such as variability in ground truth data and the need for streamlined procedures suitable for routine clinical practice.
Abstract（参考訳）: 近年のモデル検査の進歩は様々な応用、特に信号や画像解析において大きな可能性を示している。医用画像は、堅牢なフレームワークの設計と評価にモデル検査を効果的に適用できる重要な領域である。これらのフレームワークは、画像内の関心領域を自動的に半自動で記述し、正確なセグメンテーションを支援する。本稿では,腫瘍や非腫瘍領域を含む関心領域を識別する演算子やツールを開発するために空間論理を利用した最近の研究を包括的に分析する。また,地中真実データの多様性や日常的な臨床実践に適した合理化手順の必要性など,空間モデル検査技術に固有の課題についても検討する。

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