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/2501.02024v2
Date: Tue, 07 Jan 2025 03:29:43 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-08 13:04:05.664602
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
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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。

関連論文リスト

Structure-Aware Stylized Image Synthesis for Robust Medical Image Segmentation [10.776242801237862]
本稿では,拡散モデルと構造保存ネットワークを組み合わせた新しい医用画像分割手法を提案する。本手法は, 病変の位置, サイズ, 形状を維持しつつ, 様々なソースからの画像を一貫したスタイルに変換することで, 領域シフトを効果的に軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-05T16:15:32Z)
Beyond the Eye: A Relational Model for Early Dementia Detection Using Retinal OCTA Images [42.75763279888966]
早期発症アルツハイマー病 (AD) と軽度認知障害 (MCI) をコントロールから識別するために, 網膜光コヒーレンストモグラフィー (OCTA) を用いた新しいPolarNet+を提案する。提案手法は,まずカルト座標から極座標へのOCTA画像のマッピングを行う。次に,包括的かつ臨床的に有用な情報抽出のための3次元画像のシリアライズと解析を行う多視点モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-09T15:10:34Z)
RIDGE: Reproducibility, Integrity, Dependability, Generalizability, and Efficiency Assessment of Medical Image Segmentation Models [1.4675465116143782]
本稿では, 深層学習に基づく医用画像分割モデルの再現性, 統合性, 依存性, 一般化性, 効率性を評価するための RIDGE チェックリストを提案する。 RIDGEチェックリストは単なる評価ツールではなく、研究の質と透明性の向上を目指す研究者のためのガイドラインでもある。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-16T21:45:08Z)
Beyond Images: An Integrative Multi-modal Approach to Chest X-Ray Report Generation [47.250147322130545]
画像からテキストまでの放射線学レポート生成は,医療画像の発見を記述した放射線学レポートを自動生成することを目的としている。既存の方法の多くは画像データのみに焦点をあてており、他の患者情報は放射線科医に公開されていない。胸部X線レポートを生成するための多モードディープニューラルネットワークフレームワークを,非構造的臨床ノートとともにバイタルサインや症状などの構造化された患者データを統合することで提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-18T14:37:53Z)
Towards Automated Semantic Segmentation in Mammography Images [0.0]
乳頭, 胸部筋, 線維腺組織, 脂肪組織を, 標準乳房造影画像で区分けするための深層学習ベースの枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-18T15:04:42Z)
MedFMC: A Real-world Dataset and Benchmark For Foundation Model Adaptation in Medical Image Classification [41.16626194300303]
ファンデーションモデルは、多くの場合、大規模なデータで事前訓練されているが、様々なビジョンや言語アプリケーションのジャンプ開始において、最も成功している。最近の進歩により、下流タスクにおける基礎モデルの適応は、少数のトレーニングサンプルだけで効率的に行えるようになった。しかし, 医用画像解析におけるそのような学習パラダイムの適用は, 一般に公開されているデータやベンチマークが不足しているため, 依然として少ない。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-16T01:46:07Z)
Joint segmentation and discontinuity-preserving deformable registration: Application to cardiac cine-MR images [74.99415008543276]
多くの深層学習に基づく登録法は、変形場は画像領域の至る所で滑らかで連続的であると仮定する。本研究では,この課題に対処するために,不連続かつ局所的に滑らかな変形場を確保するための新しい不連続保存画像登録手法を提案する。入力画像の構造的相関を学習するために,ネットワークのセグメンテーション成分にコアテンションブロックを提案する。大規模心磁気共鳴画像系列を用いた物体内時間画像登録の課題について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-24T23:45:01Z)
Analysing the effectiveness of a generative model for semi-supervised medical image segmentation [23.898954721893855]
自動セグメンテーションにおける最先端技術は、U-Netのような差別モデルを用いて、教師付き学習のままである。半教師付き学習(SSL)は、より堅牢で信頼性の高いモデルを得るために、重複のないデータの豊富さを活用する。セマンティックGANのような深層生成モデルは、医療画像分割問題に取り組むための真に実行可能な代替手段である。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-03T15:19:59Z)
Multi-Domain Balanced Sampling Improves Out-of-Distribution Generalization of Chest X-ray Pathology Prediction Models [67.2867506736665]
そこで本研究では, 簡単なバッチサンプリング手法を用いた胸部X線像の分布外一般化法を提案する。複数のトレーニングデータセット間のバランスの取れたサンプリングは、バランスを取らずにトレーニングされたベースラインモデルよりもパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-27T15:28:01Z)
Generative Residual Attention Network for Disease Detection [51.60842580044539]
本稿では, 条件付き生成逆学習を用いたX線疾患発生のための新しいアプローチを提案する。我々は,患者の身元を保存しながら,対象領域に対応する放射線画像を生成する。次に、ターゲット領域で生成されたX線画像を用いてトレーニングを増強し、検出性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-25T14:15:57Z)
Robust Interactive Semantic Segmentation of Pathology Images with Minimal User Input [1.5328185694137677]
組織像の異なる組織タイプを正確にアノテートするために,ユーザからの最小限の入力を必要とする,効率的なインタラクティブセグメンテーションネットワークを提案する。提案手法は対話型アノテーション処理を高速化するだけでなく,既存の自動および対話型領域分割モデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-30T16:43:03Z)
A Deep Discontinuity-Preserving Image Registration Network [73.03885837923599]
ほとんどの深層学習に基づく登録法は、所望の変形場が全世界的に滑らかで連続的であると仮定する。本稿では、より優れた登録性能とリアルな変形場を得るために、弱い教師付き深部不連続保存画像登録ネットワーク(DDIR)を提案する。本研究では, 心臓磁気共鳴(MR)画像の登録実験において, 登録精度を大幅に向上し, より現実的な変形を予測できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-09T13:35:59Z)
Few-shot Medical Image Segmentation using a Global Correlation Network with Discriminative Embedding [60.89561661441736]
医療画像分割のための新しい手法を提案する。深層畳み込みネットワークを用いた数ショット画像セグメンタを構築します。深層埋め込みの識別性を高め,同一クラスの特徴領域のクラスタリングを促進する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-10T04:01:07Z)
Domain Shift in Computer Vision models for MRI data analysis: An Overview [64.69150970967524]
機械学習とコンピュータビジョン手法は、医用画像解析において優れた性能を示している。しかし、現在臨床応用はごくわずかである。異なるソースや取得ドメインのデータへのモデルの不適切な転送性は、その理由の1つです。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-14T16:34:21Z)

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。