Fugu-MT 論文翻訳(概要): Recent Advances in Medical Image Classification

論文の概要: Recent Advances in Medical Image Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04129v1
Date: Wed, 04 Jun 2025 16:20:26 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-05 21:20:14.454454
Title: Recent Advances in Medical Image Classification
Title（参考訳）: 医用画像分類の最近の進歩
Authors: Loan Dao, Ngoc Quoc Ly,
Abstract要約: 論文は、この分野の最近の進歩をレビューし、基本、特異、適用の3段階のソリューションに焦点をあてた。 Convolutional Neural NetworksやVision Transformersといったディープラーニングモデルを用いた従来の手法の進歩を強調している。これらのモデルは、限定ラベル付きデータの問題に対処し、説明可能な人工知能による予測結果の強化と説明を行う。
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: Medical image classification is crucial for diagnosis and treatment, benefiting significantly from advancements in artificial intelligence. The paper reviews recent progress in the field, focusing on three levels of solutions: basic, specific, and applied. It highlights advances in traditional methods using deep learning models like Convolutional Neural Networks and Vision Transformers, as well as state-of-the-art approaches with Vision Language Models. These models tackle the issue of limited labeled data, and enhance and explain predictive results through Explainable Artificial Intelligence.
Abstract（参考訳）: 医用画像分類は診断と治療に不可欠であり、人工知能の進歩から大きな恩恵を受けている。論文は、この分野の最近の進歩をレビューし、基本、特異、適用の3段階のソリューションに焦点をあてた。これは、畳み込みニューラルネットワークやビジョントランスフォーマーといったディープラーニングモデルを使った従来の手法の進歩と、ビジョン言語モデルによる最先端のアプローチを強調している。これらのモデルは、限定ラベル付きデータの問題に対処し、説明可能な人工知能による予測結果の強化と説明を行う。

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