論文の概要: Advancements in Real-Time Oncology Diagnosis: Harnessing AI and Image Fusion Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11332v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 12:00:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 13:06:00.198114
• Title: Advancements in Real-Time Oncology Diagnosis: Harnessing AI and Image Fusion Techniques
• Title（参考訳）: リアルタイム腫瘍診断の進歩 : ハーネスングAIと画像融合技術
• Authors: Leila Bagheriye, Johan Kwisthout,
• Abstract要約: 人工知能(AI)を用いたリアルタイムコンピュータ支援診断は、腫瘍学者が高い精度で早期に癌を診断するのに役立つ。 本稿では,リアルタイムイメージングと画像融合の現在と将来の可能性について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Real-time computer-aided diagnosis using artificial intelligence (AI), with images, can help oncologists diagnose cancer with high accuracy and in an early phase. We reviewed real-time AI-based analyzed images for decision-making in different cancer types. This paper provides insights into the present and future potential of real-time imaging and image fusion. It explores various real-time techniques, encompassing technical solutions, AI-based imaging, and image fusion diagnosis across multiple anatomical areas, and electromagnetic needle tracking. To provide a thorough overview, this paper discusses ultrasound image fusion, real-time in vivo cancer diagnosis with different spectroscopic techniques, different real-time optical imaging-based cancer diagnosis techniques, elastography-based cancer diagnosis, cervical cancer detection using neuromorphic architectures, different fluorescence image-based cancer diagnosis techniques, and hyperspectral imaging-based cancer diagnosis. We close by offering a more futuristic overview to solve existing problems in real-time image-based cancer diagnosis.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)を用いたリアルタイムコンピュータ支援診断は、腫瘍学者が高い精度で早期に癌を診断するのに役立つ。 我々は,異なる種類のがんにおける意思決定のためのリアルタイムAI分析画像についてレビューした。 本稿では,リアルタイムイメージングと画像融合の現在と将来の可能性について考察する。 技術ソリューション、AIベースのイメージング、複数の解剖学的領域にわたる画像融合診断、電磁針追跡など、さまざまなリアルタイム技術を探究している。 本稿では,超音波画像融合,異なる分光法を用いた生体内リアルタイム癌診断,異なるリアルタイム光画像ベース癌診断技術,エラストグラフィーに基づく癌診断,ニューロモルフィックアーキテクチャを用いた頚部癌検出,蛍光画像ベース癌診断技術,高スペクトル画像ベース癌診断について概説する。 われわれは、リアルタイム画像ベースのがん診断における既存の問題を解決するために、より未来的な概要を提供する。

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