論文の概要: 3D Medical Imaging Segmentation on Non-Contrast CT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08361v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 12:19:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 19:17:40.112940
• Title: 3D Medical Imaging Segmentation on Non-Contrast CT
• Title（参考訳）: 非造影CTにおける3次元医用画像分割
• Authors: Canxuan Gang, Yuhan Peng,
• Abstract要約: 本報告では, 提案手法を再検討し, 非造影CT像の背景を考察し, セグメンテーションの重要性を強調した。 nnUNetは、様々なセグメンテーションタスクの最先端メソッドとして際立っている。 将来的な方向性としては、ロングテール問題への対処、医療画像のトレーニング済みモデルの利用、自己監督的またはコントラスト的事前訓練技術の調査などがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This technical report analyzes non-contrast CT image segmentation in computer vision. It revisits a proposed method, examines the background of non-contrast CT imaging, and highlights the significance of segmentation. The study reviews representative methods, including convolutional-based and CNN-Transformer hybrid approaches, discussing their contributions, advantages, and limitations. The nnUNet stands out as the state-of-the-art method across various segmentation tasks. The report explores the relationship between the proposed method and existing approaches, emphasizing the role of global context modeling in semantic labeling and mask generation. Future directions include addressing the long-tail problem, utilizing pre-trained models for medical imaging, and exploring self-supervised or contrastive pre-training techniques. This report offers insights into non-contrast CT image segmentation and potential advancements in the field.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおける非コントラストCT画像のセグメンテーションを解析する。 提案手法を再検討し,非造影CT像の背景を考察し,セグメンテーションの重要性を強調した。 この研究は、畳み込みベースとCNN-Transformerハイブリッドアプローチを含む代表的手法をレビューし、それらの貢献、利点、限界について議論した。 nnUNetは、様々なセグメンテーションタスクの最先端メソッドとして際立っている。 本報告では,提案手法と既存手法との関係を考察し,セマンティックラベリングとマスク生成におけるグローバルコンテキストモデリングの役割を強調した。 将来的な方向性としては、ロングテール問題への対処、医療画像のトレーニング済みモデルの利用、自己監督的またはコントラスト的事前訓練技術の調査などがある。 本報告では,非コントラストCT画像のセグメント化とフィールドの潜在的な進歩について考察する。

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