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。

関連論文リスト

• Improving Oral Cancer Outcomes Through Machine Learning and Dimensionality Reduction [0.0]
  口腔癌は、患者の生存率を高めるために、早期診断と正確な予後を必要とする、腫瘍学における深刻な課題を呈する。 機械学習とデータマイニングの最近の進歩は、従来の診断方法に革命をもたらし、良性病変と悪性口腔病変を区別するための洗練された自動化されたツールを提供している。 本研究では、ニューラルネットワーク、K-Nearest Neighbors(KNN)、SVM(Support Vector Machines)、およびアンサンブル学習技術を含む最先端データマイニング手法を総合的に検討し、特に口腔癌の診断と予後に応用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-11T21:26:13Z)
• PathSegDiff: Pathology Segmentation using Diffusion model representations [63.20694440934692]
  そこで我々は,Latent Diffusion Models (LDMs) を事前学習した特徴抽出器として活用する,病理組織像分割の新しい手法であるPathSegDiffを提案する。 本手法は,H&E染色組織像から多彩な意味情報を抽出するために,自己教師型エンコーダによって誘導される病理特異的LCMを用いる。 本実験は,BCSSおよびGlaSデータセットにおける従来の手法よりも大幅に改善されたことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-09T14:58:21Z)
• TopOC: Topological Deep Learning for Ovarian and Breast Cancer Diagnosis [3.262230127283452]
  トポロジカルデータ分析は、異なる色チャネルにわたるトポロジカルパターンの評価を通じて重要な情報を抽出することで、ユニークなアプローチを提供する。 卵巣癌と乳癌では, トポロジカルな特徴を取り入れることで, 腫瘍型の分化が著しく向上することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-13T12:24:13Z)
• Review of deep learning in healthcare [0.0]
  本研究では,最先端ネットワーク設計,応用,市場動向の検証を通じて,医療システムにおける深層学習手法について検討する。 第一の目的は、ヘルスケアソリューションにおけるディープラーニングモデルの展開に関する詳細な洞察を提供することである。 そして最後に、未解決の問題と潜在的な方向性を概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-01T16:58:20Z)
• Validating polyp and instrument segmentation methods in colonoscopy through Medico 2020 and MedAI 2021 Challenges [58.32937972322058]
  メディコオートマチックポリープセグメンテーション(Medico 2020)と「メディコ:医療画像の透明性(MedAI 2021)」コンペティション。 本報告では, それぞれのコントリビューションを包括的に分析し, ベストパフォーマンスメソッドの強さを強調し, クリニックへの臨床翻訳の可能性について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-30T16:08:45Z)
• Multimodal Data Integration for Oncology in the Era of Deep Neural Networks: A Review [0.0]
  多様なデータ型を統合することで、がんの診断と治療の精度と信頼性が向上する。 ディープニューラルネットワークは、洗練されたマルチモーダルデータ融合アプローチの開発を促進する。 グラフニューラルネットワーク(GNN)やトランスフォーマーといった最近のディープラーニングフレームワークは、マルチモーダル学習において顕著な成功を収めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-11T17:52:03Z)
• Deep learning methods for drug response prediction in cancer: predominant and emerging trends [50.281853616905416]
  がんを研究・治療するための計算予測モデルをエクスプロイトすることは、薬物開発の改善と治療計画のパーソナライズドデザインにおいて大きな可能性を秘めている。 最近の研究の波は、ディープラーニング手法を用いて、薬物治療に対するがん反応を予測するという有望な結果を示している。 このレビューは、この分野の現状をよりよく理解し、主要な課題と将来性のあるソリューションパスを特定します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-18T03:26:31Z)
• Federated Learning with Research Prototypes for Multi-Center MRI-based Detection of Prostate Cancer with Diverse Histopathology [3.8613414331251423]
  前立腺癌検出アルゴリズムのクロスサイトトレーニング,検証,評価のためのフレキシブル・フェデレート・ラーニング・フレームワークを提案する。 前立腺癌の検出と分類の精度は,神経回路モデルと多種多様な前立腺生検データを用いて向上した。 我々はFLtoolsシステムをオープンソースとして公開し、医療画像のための他のディープラーニングプロジェクトに容易に対応できるようにしています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-11T21:28:17Z)
• Ultrasound Signal Processing: From Models to Deep Learning [64.56774869055826]
  医用超音波画像は、信頼性と解釈可能な画像再構成を提供するために、高品質な信号処理に大きく依存している。 データ駆動方式で最適化されたディープラーニングベースの手法が人気を集めている。 比較的新しいパラダイムは、データ駆動型ディープラーニングの活用とドメイン知識の活用という2つのパワーを組み合わせたものだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-09T13:04:36Z)
• Cross-Modality Deep Feature Learning for Brain Tumor Segmentation [158.8192041981564]
  本稿では, マルチモーダルMRIデータから脳腫瘍を抽出するクロスモーダルディープ・フィーチャーラーニング・フレームワークを提案する。 中心となる考え方は、不十分なデータスケールを補うために、マルチモダリティデータにまたがる豊富なパターンをマイニングすることだ。 on the BraTS benchmarks, this proposed cross-modality deep feature learning framework could effective improve the brain tumor segmentation performance。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-07T07:46:01Z)
• Explaining Clinical Decision Support Systems in Medical Imaging using Cycle-Consistent Activation Maximization [112.2628296775395]
  ディープニューラルネットワークを用いた臨床意思決定支援は、着実に関心が高まりつつあるトピックとなっている。 臨床医は、その根底にある意思決定プロセスが不透明で理解しにくいため、この技術の採用をためらうことが多い。 そこで我々は,より小さなデータセットであっても,分類器決定の高品質な可視化を生成するCycleGANアクティベーションに基づく,新たな意思決定手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-09T14:39:27Z)
• Deep neural network models for computational histopathology: A survey [1.2891210250935146]
  深層学習は がん組織像の分析と解釈において 主流の方法論選択となりました 本稿では,現在使われている最先端の深層学習手法について概説する。 私たちは、現在のディープラーニングアプローチにおける重要な課題と制限と、将来の研究への道のりを強調します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-28T01:04:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。