論文の概要: Comparative Evaluation of Traditional Methods and Deep Learning for Brain Glioma Imaging. Review Paper

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.04796v1
• Date: Thu, 05 Mar 2026 04:23:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-06 22:06:11.066888
• Title: Comparative Evaluation of Traditional Methods and Deep Learning for Brain Glioma Imaging. Review Paper
• Title（参考訳）: 脳グリオーマ画像診断における従来の方法とディープラーニングの比較検討
• Authors: Kiranmayee Janardhan, Vinay Martin DSa Prabhu, T. Christy Bobby,
• Abstract要約: 脳グリオーマの分類は、パーソナライズされた予後予測、フォローアップケア、および疾患進行の監視に不可欠である。 グリオーマ研究において、不規則な組織はしばしば観察可能であるが、誤りのない再現可能なセグメンテーションは困難である。 本稿では,磁気共鳴画像取得後の有効セグメンテーションと分類手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Segmentation is crucial for brain gliomas as it delineates the glioma s extent and location, aiding in precise treatment planning and monitoring, thus improving patient outcomes. Accurate segmentation ensures proper identification of the glioma s size and position, transforming images into applicable data for analysis. Classification of brain gliomas is also essential because different types require different treatment approaches. Accurately classifying brain gliomas by size, location, and aggressiveness is essential for personalized prognosis prediction, follow-up care, and monitoring disease progression, ensuring effective diagnosis, treatment, and management. In glioma research, irregular tissues are often observable, but error free and reproducible segmentation is challenging. Many researchers have surveyed brain glioma segmentation, proposing both fully automatic and semi-automatic techniques. The adoption of these methods by radiologists depends on ease of use and supervision, with semi-automatic techniques preferred due to the need for accurate evaluations. This review evaluates effective segmentation and classification techniques post magnetic resonance imaging acquisition, highlighting that convolutional neural network architectures outperform traditional techniques in these tasks.
• Abstract（参考訳）: セグメンテーションは、グリオーマの範囲と位置を規定し、正確な治療計画とモニタリングを補助し、患者の結果を改善するため、脳グリオーマにとって不可欠である。 正確なセグメンテーションにより、グリオーマのサイズと位置を適切に識別し、画像を解析に使用可能なデータに変換する。 脳グリオーマの分類も重要である。 脳グリオーマをサイズ、位置、攻撃性で正確に分類することは、パーソナライズされた予後予測、フォローアップケア、疾患の進行の監視、効果的な診断、治療、管理に不可欠である。 グリオーマ研究において、不規則な組織はしばしば観察可能であるが、誤りのない再現可能なセグメンテーションは困難である。 多くの研究者が脳グリオーマのセグメンテーションを調査し、完全な自動技術と半自動技術の両方を提案している。 放射線技師によるこれらの手法の採用は、使用の容易さと監督に依存し、正確な評価の必要性から半自動的手法が好まれる。 本稿では、磁気共鳴画像取得後の効果的なセグメンテーションと分類手法を評価し、畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャがこれらのタスクにおいて従来の技術より優れていることを強調する。

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