論文の概要: A Comprehensive Study on Medical Image Segmentation using Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04121v1
• Date: Wed, 04 Jun 2025 16:15:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 21:20:14.448904
• Title: A Comprehensive Study on Medical Image Segmentation using Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークを用いた医用画像分割に関する総合的研究
• Authors: Loan Dao, Ngoc Quoc Ly,
• Abstract要約: 本稿では,Deep Neural Networks(DNN)を用いた医用画像(MIS)の総合的研究について述べる。 本研究は,病因診断および早期発見におけるMISの重要性を強調し,特にタイムリー診断によりがん患者の生存率を高めることを目的とした。 XAIと早期予測は「知性」から「知性」への旅の2つの重要なステップと考えられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Over the past decade, Medical Image Segmentation (MIS) using Deep Neural Networks (DNNs) has achieved significant performance improvements and holds great promise for future developments. This paper presents a comprehensive study on MIS based on DNNs. Intelligent Vision Systems are often evaluated based on their output levels, such as Data, Information, Knowledge, Intelligence, and Wisdom (DIKIW),and the state-of-the-art solutions in MIS at these levels are the focus of research. Additionally, Explainable Artificial Intelligence (XAI) has become an important research direction, as it aims to uncover the "black box" nature of previous DNN architectures to meet the requirements of transparency and ethics. The study emphasizes the importance of MIS in disease diagnosis and early detection, particularly for increasing the survival rate of cancer patients through timely diagnosis. XAI and early prediction are considered two important steps in the journey from "intelligence" to "wisdom." Additionally, the paper addresses existing challenges and proposes potential solutions to enhance the efficiency of implementing DNN-based MIS.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、Deep Neural Networks(DNN)を使用した医療画像セグメンテーション(MIS)は、大幅なパフォーマンス向上を達成し、将来の発展に大いに期待している。 本稿では,DNNに基づくMISの総合的研究について述べる。 インテリジェントビジョンシステムは、データ、情報、知識、知性、知性、知性(DIKIW)などの出力レベルに基づいて評価されることが多い。 さらに、説明可能な人工知能(XAI)は、透明性と倫理性の要件を満たすために、以前のDNNアーキテクチャの"ブラックボックス"の性質を明らかにすることを目的として、重要な研究方向となっている。 本研究は,病因診断および早期発見におけるMISの重要性を強調し,特にタイムリー診断によりがん患者の生存率を高めることを目的とした。 XAIと早期予測は「知性」から「知性」への旅の2つの重要なステップと考えられている。 さらに,既存の課題に対処し,DNNベースのMISの実装効率を高めるための潜在的な解決策を提案する。

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