論文の概要: Content Generation Models in Computational Pathology: A Comprehensive Survey on Methods, Applications, and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10993v2
• Date: Mon, 08 Sep 2025 08:12:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.046676
• Title: Content Generation Models in Computational Pathology: A Comprehensive Survey on Methods, Applications, and Challenges
• Title（参考訳）: 計算病理におけるコンテンツ生成モデル:方法,応用,課題に関する包括的調査
• Authors: Yuan Zhang, Xinfeng Zhang, Xiaoming Qi, Xinyu Wu, Feng Chen, Guanyu Yang, Huazhu Fu,
• Abstract要約: レビューでは、画像生成、テキスト生成、分子プロファイル形態学生成などの4つの重要な領域に焦点を当てている。 我々は、コンテンツ生成アーキテクチャーの進化を、初期の生成的敵ネットワークから、拡散モデルや生成的視覚言語モデルにおける最近の進歩まで遡る。 レビューはオープン課題と今後の研究方向性について議論し、統合的かつ臨床的に展開可能な世代システムの開発に重点を置いて締めくくっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.41538606569424
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Content generation modeling has emerged as a promising direction in computational pathology, offering capabilities such as data-efficient learning, synthetic data augmentation, and task-oriented generation across diverse diagnostic tasks. This review provides a comprehensive synthesis of recent progress in the field, organized into four key domains: image generation, text generation, molecular profile-morphology generation, and other specialized generation applications. By analyzing over 150 representative studies, we trace the evolution of content generation architectures -- from early generative adversarial networks to recent advances in diffusion models and generative vision-language models. We further examine the datasets and evaluation protocols commonly used in this domain and highlight ongoing limitations, including challenges in generating high-fidelity whole slide images, clinical interpretability, and concerns related to the ethical and legal implications of synthetic data. The review concludes with a discussion of open challenges and prospective research directions, with an emphasis on developing integrated and clinically deployable generation systems. This work aims to provide a foundational reference for researchers and practitioners developing content generation models in computational pathology.
• Abstract（参考訳）: コンテンツ生成モデリングは、データ効率の学習、合成データ拡張、さまざまな診断タスクにおけるタスク指向生成などの機能を提供する、計算病理学における有望な方向として現れてきた。 このレビューは、画像生成、テキスト生成、分子プロファイル形態学生成、その他の特殊な生成アプリケーションという4つの重要な領域にまとめられた、この分野における最近の進歩の包括的合成を提供する。 150以上の代表的な研究を分析して、初期の生成的敵ネットワークから近年の拡散モデルや生成的視覚言語モデルまで、コンテンツ生成アーキテクチャの進化をたどる。 さらに,本領域で一般的に使用されるデータセットと評価プロトコルについて検討し,高忠実度スライド画像の生成における課題,臨床解釈可能性,および合成データの倫理的・法的意味に関する懸念など,継続的な制約を強調した。 このレビューは、オープン課題と今後の研究方向性に関する議論から締めくくられ、統合的かつ臨床的に展開可能な世代システムの開発に重点を置いている。 本研究は、計算病理学におけるコンテンツ生成モデルを開発する研究者や実践者に対して、基礎的な参照を提供することを目的としている。

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