論文の概要: A Comprehensive Review of U-Net and Its Variants: Advances and Applications in Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06895v1
• Date: Sun, 09 Feb 2025 13:11:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:06:39.307535
• Title: A Comprehensive Review of U-Net and Its Variants: Advances and Applications in Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: U-Netとその変数の概観 : 医用画像セグメンテーションの進展と応用
• Authors: Wang Jiangtao, Nur Intan Raihana Ruhaiyem, Fu Panpan,
• Abstract要約: 本稿では, 画像モダリティに基づいて医用画像データセットを分類し, U-Netとその各種改善モデルについて検討する。 U-NetとU-Netの変種アルゴリズムの4つの中心的改善機構を要約する。 今後の進歩に向けた潜在的な道筋と戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Medical images often exhibit low and blurred contrast between lesions and surrounding tissues, with considerable variation in lesion edges and shapes even within the same disease, leading to significant challenges in segmentation. Therefore, precise segmentation of lesions has become an essential prerequisite for patient condition assessment and formulation of treatment plans. Significant achievements have been made in research related to the U-Net model in recent years. It improves segmentation performance and is extensively applied in the semantic segmentation of medical images to offer technical support for consistent quantitative lesion analysis methods. First, this paper classifies medical image datasets on the basis of their imaging modalities and then examines U-Net and its various improvement models from the perspective of structural modifications. The research objectives, innovative designs, and limitations of each approach are discussed in detail. Second, we summarize the four central improvement mechanisms of the U-Net and U-Net variant algorithms: the jump-connection mechanism, residual-connection mechanism, 3D-UNet, and transformer mechanism. Finally, we examine the relationships among the four core enhancement mechanisms and commonly utilized medical datasets and propose potential avenues and strategies for future advancements. This paper provides a systematic summary and reference for researchers in related fields, and we look forward to designing more efficient and stable medical image segmentation network models based on the U-Net network.
• Abstract（参考訳）: 医用画像は、病変と周囲の組織の間に低いコントラストとぼやけたコントラストを呈し、病変の縁や形状は、同じ疾患内でもかなり変化しており、セグメンテーションにおいて大きな課題となっている。 そのため,病状評価や治療計画の策定には,病変の精密な分節化が不可欠である。 近年,U-Netモデルに関する研究で重要な成果が得られている。 セグメンテーション性能を向上し、医用画像のセグメンテーションに広く応用され、一貫した定量的病変解析手法の技術的サポートを提供する。 まず, 画像のモダリティに基づいて医用画像データセットを分類し, 構造変化の観点からU-Netとその各種改善モデルについて検討する。 それぞれのアプローチの目的、革新的な設計、限界について詳しく論じる。 次に, ジャンプ接続機構, 残留接続機構, 3D-UNet, 変圧器機構の4つの中心的改善機構について述べる。 最後に,4つのコアエンハンスメント機構の関連性について検討し,医療データセットを広く活用し,今後の発展に向けての潜在的道筋と戦略を提案する。 本稿では,関連分野の研究者に対して,U-Netネットワークに基づくより効率的で安定した医用画像セグメンテーションネットワークモデルの設計を期待する。

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