論文の概要: Vision Foundation Models in Medical Image Analysis: Advances and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14584v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 14:13:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 17:43:55.707686
• Title: Vision Foundation Models in Medical Image Analysis: Advances and Challenges
• Title（参考訳）: 医用画像解析におけるビジョンファウンデーションモデル : 進歩と課題
• Authors: Pengchen Liang, Bin Pu, Haishan Huang, Yiwei Li, Hualiang Wang, Weibo Ma, Qing Chang,
• Abstract要約: ビジョンファウンデーションモデル(VFM)は、医療画像解析の分野で大きな進歩をもたらした。 本稿では,VFMの医用画像セグメンテーションへの適応に関する現状研究について概説する。 本稿では,アダプタによる改良,知識蒸留技術,マルチスケール・コンテキスト特徴モデリングの最近の発展について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.224426395050136
• License:
• Abstract: The rapid development of Vision Foundation Models (VFMs), particularly Vision Transformers (ViT) and Segment Anything Model (SAM), has sparked significant advances in the field of medical image analysis. These models have demonstrated exceptional capabilities in capturing long-range dependencies and achieving high generalization in segmentation tasks. However, adapting these large models to medical image analysis presents several challenges, including domain differences between medical and natural images, the need for efficient model adaptation strategies, and the limitations of small-scale medical datasets. This paper reviews the state-of-the-art research on the adaptation of VFMs to medical image segmentation, focusing on the challenges of domain adaptation, model compression, and federated learning. We discuss the latest developments in adapter-based improvements, knowledge distillation techniques, and multi-scale contextual feature modeling, and propose future directions to overcome these bottlenecks. Our analysis highlights the potential of VFMs, along with emerging methodologies such as federated learning and model compression, to revolutionize medical image analysis and enhance clinical applications. The goal of this work is to provide a comprehensive overview of current approaches and suggest key areas for future research that can drive the next wave of innovation in medical image segmentation.
• Abstract（参考訳）: ビジョン・ファンデーション・モデル(VFM)、特にビジョン・トランスフォーマー(ViT)とセグメント・ア・シング・モデル(SAM)の急速な発展は、医療画像解析の分野で大きな進歩をもたらした。 これらのモデルは、長距離依存を捕捉し、セグメンテーションタスクで高い一般化を達成する際、例外的な能力を示した。 しかし、これらの大きなモデルを医用画像解析に適用することは、医用画像と自然画像の領域差、効率的なモデル適応戦略の必要性、小規模の医療データセットの制限など、いくつかの課題を呈している。 本稿では, 領域適応, モデル圧縮, フェデレーション学習の課題に着目し, VFMの医用画像セグメンテーションへの適応に関する最近の研究を概観する。 本稿では,アダプタによる改良,知識蒸留技術,マルチスケール・コンテキスト特徴モデリングの最近の発展について論じ,これらのボトルネックを克服するための今後の方向性を提案する。 本分析は, 医用画像解析の革新と臨床応用の強化を目的として, フェデレートラーニングやモデル圧縮などの新たな手法とともに, VFMsの可能性を強調した。 本研究の目的は、現在のアプローチを包括的に概観し、医療画像セグメンテーションにおける次のイノベーションの波を駆動できる将来の研究の鍵となる分野を提案することである。

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