論文の概要: Mobile Imaging Solutions for Medical Diagnosis: Trends and Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.24814v2
• Date: Tue, 22 Sep 2026 16:07:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-24 01:05:39.662327
• Title: Mobile Imaging Solutions for Medical Diagnosis: Trends and Applications
• Title（参考訳）: 医療診断のためのモバイルイメージングソリューション:動向と応用
• Abstract要約: 研究者らは、様々な健康状態の早期発見とモニタリングのための低コストなソリューションを開発した。 本研究は,モバイル画像を用いた医用診断に関する既存の研究について検討する。 私たちは、さまざまなヘルスケアアプリケーションカテゴリにわたる最先端のソリューションを比較分析します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.149867894144942
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advances in processing power, camera technologies, and mobile image analysis have made smartphones and other mobile devices, such as laptops, increasingly suitable for medical diagnosis and healthcare applications. Researchers have developed low-cost solutions for the early detection and monitoring of various health conditions, including eye and ENT diseases, malnutrition, heart rate variability, skin and oral conditions, and injuries, using images captured by non-medical devices such as smartphones and webcams. This survey examines existing research on mobile image-based medical diagnosis, with an emphasis on its potential to enable low-cost and accessible healthcare. We comparatively analyze state-of-the-art solutions across different healthcare application categories, examining their advantages and limitations. Based on this analysis, we identify desirable characteristics of mobile image-based diagnostic tools and highlight areas where existing approaches have made progress as well as areas requiring further research. We also discuss application-specific and common challenges and outline directions for future research. Overall, this study provides a comprehensive overview of mobile image-based healthcare solutions and their potential to support low-cost disease diagnosis and monitoring, particularly for underserved populations in remote and resource-constrained settings.
• Abstract（参考訳）: 処理能力、カメラ技術、およびモバイル画像分析の進歩により、スマートフォンやノートパソコンのような他のモバイルデバイスは、医療診断や医療応用にますます適している。 研究者らは、スマートフォンやウェブカメラなどの非医療機器で撮影された画像を用いて、眼やENT疾患、栄養失調、心拍変動、皮膚や口腔の状態、怪我などの様々な健康状態の早期発見とモニタリングのための低コストなソリューションを開発した。 本調査では,モバイル画像に基づく医療診断に関する既存の研究について検討し,低コストでアクセス可能な医療を実現する可能性に注目した。 私たちは、さまざまなヘルスケアアプリケーションカテゴリにおける最先端のソリューションを比較分析し、その利点と限界を調べます。 本分析により,移動画像に基づく診断ツールの望ましい特徴を明らかにし,既存のアプローチが進展している領域と,さらなる研究を必要とする領域を明らかにする。 また,アプリケーション固有の共通課題についても論じ,今後の研究の方向性について概説する。 本研究は、モバイル画像ベースの医療ソリューションの概要と、低コストで診断・モニタリングできる可能性について、特に遠隔地および資源制約のある環境において、包括的に概観する。

関連論文リスト

• Privacy-Preserving in Medical Image Analysis: A Review of Methods and Applications [19.14185066631612]
  レビューでは、医療画像分析におけるプライバシー保護技術の概要を概観している。 暗号化、差分プライバシー、同型暗号化、フェデレーション学習、および生成的敵ネットワークが含まれる。 診断,病理学,遠隔医療など,様々な医療画像解析タスクにおけるこれらの手法の適用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-05T06:56:06Z)
• A Survey of Medical Vision-and-Language Applications and Their Techniques [48.268198631277315]
  医療ビジョン・アンド・ランゲージモデル(MVLM)は、複雑な医療データを解釈するための自然言語インタフェースを提供する能力から、大きな関心を集めている。 本稿では,MVLMの概要と適用した各種医療課題について概観する。 また、これらのタスクに使用するデータセットについても検討し、標準化された評価指標に基づいて異なるモデルの性能を比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T03:27:05Z)
• Harnessing the Digital Revolution: A Comprehensive Review of mHealth Applications for Remote Monitoring in Transforming Healthcare Delivery [1.03590082373586]
  このレビューでは、遠隔医療プラットフォーム、慢性疾患管理用のモバイルアプリ、ウェアラブルデバイスなど、リモート監視に使用されるさまざまなタイプのmHealthアプリケーションを強調している。 これらの応用の利点は、患者の成果の改善、医療へのアクセスの向上、医療費の削減、医療格差への対処である。 しかしながら、プライバシやセキュリティ上の懸念、技術的なインフラストラクチャの欠如、規制のイシュー、データの正確性、ユーザの遵守、ディジタルディビジョンといった課題や制限には対処する必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-26T11:32:43Z)
• Rapid Review of Generative AI in Smart Medical Applications [3.068678059223457]
  生成モデルは、重要なAI技術であり、医療画像生成、データ分析、診断に革命をもたらした。 本稿では、インテリジェント医療機器への応用について検討する。 生成モデルは、医療画像生成、データ分析、診断において非常に有望である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-08T03:34:47Z)
• Practical Applications of Advanced Cloud Services and Generative AI Systems in Medical Image Analysis [17.4235794108467]
  本稿では、医用画像における生成AIの変換可能性について考察し、合成ACM-2データを生成する能力を強調した。 データセットのサイズと多様性の制限に対処することにより、これらのモデルはより正確な診断と患者の結果の改善に寄与する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T09:55:49Z)
• Artificial Intelligence in Assessing Cardiovascular Diseases and Risk Factors via Retinal Fundus Images: A Review of the Last Decade [8.500005168315292]
  近年,様々なCVD関連トピックの分析に人工知能(AI)手法の利用が注目されている。 心臓の機能をよりよく理解し、微小血管の特徴と機能に基づく変化を予想するために、研究者は現在、AIと非侵襲網膜スキャンの統合を検討している。 AIを用いた早期発見と心血管疾患の予測を大規模に活用することにより、医療システムにおける心血管イベントの数や財政的歪みを減少させる大きな可能性を秘めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-11T13:09:11Z)
• Can GPT-4V(ision) Serve Medical Applications? Case Studies on GPT-4V for Multimodal Medical Diagnosis [59.35504779947686]
  GPT-4VはOpenAIの最新のマルチモーダル診断モデルである。 評価対象は17の人体システムである。 GPT-4Vは、医用画像のモダリティと解剖学を区別する能力を示す。 疾患の診断と包括的報告作成において重大な課題に直面している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-15T18:32:27Z)
• Artificial General Intelligence for Medical Imaging Analysis [92.3940918983821]
  大規模人工知能(AGI)モデルは、様々な汎用ドメインタスクにおいて前例のない成功を収めた。 これらのモデルは、医学分野固有の複雑さとユニークな特徴から生じる顕著な課題に直面している。 このレビューは、医療画像、医療などにおけるAGIの将来的な意味についての洞察を提供することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T18:04:13Z)
• Towards the Use of Saliency Maps for Explaining Low-Quality Electrocardiograms to End Users [51.644376281196394]
  診断に医用画像を使用する場合,画像が高品質であることが重要である。 遠隔医療において一般的な問題は、患者が診療所を退院した後にのみ、品質問題が警告されることである。 本稿では,低品質な医用画像をリアルタイムにフラグ付け,説明するためのAIシステムの開発について報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-06T14:53:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。