論文の概要: A Comprehensive Review of Techniques, Algorithms, Advancements, Challenges, and Clinical Applications of Multi-modal Medical Image Fusion for Improved Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.14715v1
• Date: Sun, 18 May 2025 21:19:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 15:42:58.644308
• Title: A Comprehensive Review of Techniques, Algorithms, Advancements, Challenges, and Clinical Applications of Multi-modal Medical Image Fusion for Improved Diagnosis
• Title（参考訳）: マルチモーダル医用画像融合技術,アルゴリズム,進歩,課題,臨床応用の概観
• Authors: Muhammad Zubair, Muzammil Hussai, Mousa Ahmad Al-Bashrawi, Malika Bendechache, Muhammad Owais,
• Abstract要約: MMIF(Multi-modal Medical Image fusion)は、診断精度を高め、効果的な臨床的意思決定を促進するための重要な技術である。 MMIFはX線、MRI、CT、PET、SPECT、超音波のデータを組み合わせ、患者解剖学と病理学の詳細な、臨床的に有用な画像を作成する。 本総説では,MMIFの進化,方法論,アルゴリズム,現在の進歩,臨床応用について慎重に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.329944732718317
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multi-modal medical image fusion (MMIF) is increasingly recognized as an essential technique for enhancing diagnostic precision and facilitating effective clinical decision-making within computer-aided diagnosis systems. MMIF combines data from X-ray, MRI, CT, PET, SPECT, and ultrasound to create detailed, clinically useful images of patient anatomy and pathology. These integrated representations significantly advance diagnostic accuracy, lesion detection, and segmentation. This comprehensive review meticulously surveys the evolution, methodologies, algorithms, current advancements, and clinical applications of MMIF. We present a critical comparative analysis of traditional fusion approaches, including pixel-, feature-, and decision-level methods, and delves into recent advancements driven by deep learning, generative models, and transformer-based architectures. A critical comparative analysis is presented between these conventional methods and contemporary techniques, highlighting differences in robustness, computational efficiency, and interpretability. The article addresses extensive clinical applications across oncology, neurology, and cardiology, demonstrating MMIF's vital role in precision medicine through improved patient-specific therapeutic outcomes. Moreover, the review thoroughly investigates the persistent challenges affecting MMIF's broad adoption, including issues related to data privacy, heterogeneity, computational complexity, interpretability of AI-driven algorithms, and integration within clinical workflows. It also identifies significant future research avenues, such as the integration of explainable AI, adoption of privacy-preserving federated learning frameworks, development of real-time fusion systems, and standardization efforts for regulatory compliance.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル医療画像融合(MMIF)は, 診断精度の向上と, コンピュータ支援診断システムにおける効果的な臨床診断の促進に欠かせない技術として, ますます認識されている。 MMIFはX線、MRI、CT、PET、SPECT、超音波のデータを組み合わせ、患者解剖学と病理学の詳細な、臨床的に有用な画像を作成する。 これらの統合された表現は、診断精度、病変検出、セグメンテーションを著しく向上させる。 本総説では,MMIFの進化,方法論,アルゴリズム,現在の進歩,臨床応用について精査する。 本稿では、画素、特徴レベル、決定レベルの手法を含む従来の融合手法の批判的比較分析を行い、ディープラーニング、生成モデル、トランスフォーマーベースのアーキテクチャによって駆動される最近の進歩について検討する。 従来の手法と現代の手法を比較分析し、ロバスト性、計算効率、解釈可能性の違いを強調した。 この論文は、腫瘍学、神経学、心臓学にまたがる幅広い臨床応用を取り上げ、患者特異的な治療結果の改善を通じて、精密医療においてMMIFが重要な役割を担っていることを証明している。 さらに、このレビューでは、データプライバシ、不均一性、計算複雑性、AI駆動アルゴリズムの解釈可能性、臨床ワークフローへの統合など、MMIFの広範な採用に影響を与える永続的な課題について、徹底的に検討している。 また、説明可能なAIの統合、プライバシ保護のためのフェデレーション学習フレームワークの採用、リアルタイムフュージョンシステムの開発、規制コンプライアンスの標準化など、将来の重要な研究方法も挙げている。

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