論文の概要: The Application of Deep Learning for Lymph Node Segmentation: A Systematic Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06118v1
• Date: Fri, 09 May 2025 15:17:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-12 20:40:10.313219
• Title: The Application of Deep Learning for Lymph Node Segmentation: A Systematic Review
• Title（参考訳）: リンパ節郭清におけるディープラーニングの応用
• Authors: Jingguo Qu, Xinyang Han, Man-Lik Chui, Yao Pu, Simon Takadiyi Gunda, Ziman Chen, Jing Qin, Ann Dorothy King, Winnie Chiu-Wing Chu, Jing Cai, Michael Tin-Cheung Ying,
• Abstract要約: ディープラーニング技術の導入は、リンパ節画像解析の精度を向上させる新たな可能性を提供する。 進歩にもかかわらず、リンパ節の形状の多様性、正確にラベル付けされたデータセットの不足、堅牢で一般化可能な方法の不十分な開発といった課題に直面している。 本研究は, マルチモーダル融合技術, 伝達学習, 大規模事前学習モデルの適用など, 今後の研究の方向性についても検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.984492112936471
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic lymph node segmentation is the cornerstone for advances in computer vision tasks for early detection and staging of cancer. Traditional segmentation methods are constrained by manual delineation and variability in operator proficiency, limiting their ability to achieve high accuracy. The introduction of deep learning technologies offers new possibilities for improving the accuracy of lymph node image analysis. This study evaluates the application of deep learning in lymph node segmentation and discusses the methodologies of various deep learning architectures such as convolutional neural networks, encoder-decoder networks, and transformers in analyzing medical imaging data across different modalities. Despite the advancements, it still confronts challenges like the shape diversity of lymph nodes, the scarcity of accurately labeled datasets, and the inadequate development of methods that are robust and generalizable across different imaging modalities. To the best of our knowledge, this is the first study that provides a comprehensive overview of the application of deep learning techniques in lymph node segmentation task. Furthermore, this study also explores potential future research directions, including multimodal fusion techniques, transfer learning, and the use of large-scale pre-trained models to overcome current limitations while enhancing cancer diagnosis and treatment planning strategies.
• Abstract（参考訳）: 自動リンパ節分節は、早期がんの検出とステージングのためのコンピュータビジョンタスクの進歩の基盤である。 従来のセグメンテーション手法は、オペレータの習熟度における手動のデライン化と可変性によって制約され、高い精度を達成する能力を制限する。 ディープラーニング技術の導入は、リンパ節画像解析の精度を向上させる新たな可能性を提供する。 本研究は, リンパ節セグメント化における深層学習の適用性を評価し, 畳み込みニューラルネットワーク, エンコーダデコーダネットワーク, トランスフォーマなどの様々な深層学習アーキテクチャの方法論について考察する。 進歩にもかかわらず、リンパ節の形状の多様性、正確にラベル付けされたデータセットの不足、さまざまな画像モダリティにまたがる堅牢で一般化可能な手法の不十分な開発といった課題に直面している。 我々の知る限りでは、リンパ節分節タスクにおける深層学習技術の応用を網羅的に概観する最初の研究である。 さらに, マルチモーダル融合技術, トランスファーラーニング, 大規模事前学習モデルを用いて, がん診断・治療計画戦略の強化を図りながら, 現状の限界を克服する可能性についても検討した。

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