論文の概要: Atlas of MICCAI: 28 Years of Representation, Collaboration, and the Road to Inclusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.26871v1
• Date: Fri, 18 Sep 2026 14:41:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-26 00:37:12.148086
• Title: Atlas of MICCAI: 28 Years of Representation, Collaboration, and the Road to Inclusion
• Title（参考訳）: MICCAIのアトラス:28年間の表現・協力と包摂への道
• Abstract要約: 我々は1998年から2025年の間に9,748の論文を刊行し,MICCAIコミュニティの経年的文献分析を行った。 米国と中国が共同で出版物の半分近くを占めており、高所得国が中央ノードやブリッジノードとしてコラボネットワークを支配しているのに対して、低所得国は周辺に留まっている。 参加者の障壁を減らし、研究能力を構築し、幅広い科学的貢献を認識するための実用的な勧告を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.072233269859647
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Scientific knowledge in medical image analysis is shaped by venues such as the Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI) conference, which influence research agendas, professional credibility, and access to opportunity. As AI methods increasingly depend on large-scale data and compute, these dynamics risk further concentrating influence within already well-resourced regions and institutions. Prior meta-research on MICCAI has examined reproducibility, evaluation, and citation practices, but offers limited insight into who participates in and shapes the field. To better understand these dynamics, we conduct a longitudinal bibliometric analysis of the geographic and institutional structure of the MICCAI community, drawing on 9,748 papers published between 1998 and 2025. We find that the USA and China together account for nearly half of all publications, that high-income countries dominate collaboration networks as central and bridging nodes, while lower-income countries remain peripheral, and that participation inequality (Gini index 0.86-0.91 among contributing countries) has declined only marginally over 28 years. We further analyze the evolution of research topics between 2021 and 2025, distinguishing stable core pillars (e.g., segmentation, diagnosis, MRI/CT) from emerging paradigms (e.g., foundation models), and identify a persistent long tail of underexplored application-method and organ-modality intersections. To support transparency and reproducibility, we introduce the Atlas of MICCAI dataset and an interactive dashboard. We contextualize these findings within existing MICCAI equity initiatives, and propose actionable recommendations to reduce participation barriers, build research capacity, and recognize a wider range of scientific contributions.
• Abstract（参考訳）: 医学画像解析における科学的知識は、研究課題、専門的信頼性、機会へのアクセスに影響を及ぼすMICCAI(Medicical Image Computing and Computer-Assisted Intervention)会議のような会場によって形成されている。 AIの手法が大規模データや計算にますます依存しているため、これらのダイナミクスは、すでに十分なリソースが確保されている地域や機関における影響をさらに集中させるリスクがある。 MICCAIの以前のメタ研究は再現性、評価、引用の実践について検討してきたが、誰がこの分野に参加し、形を整えるかについては限定的な洞察を与えている。 これらのダイナミクスをより深く理解するために,1998年から2025年の間に9,748冊の論文を執筆し,MICCAIコミュニティの地理的・制度的構造を経時的に分析した。 米国と中国が共同で出版物の半分近くを占めており、高所得国が中央およびブリッジングノードとして協力ネットワークを支配しているのに対し、低所得国は周辺に留まっており、参加不平等(Gini index 0.86-0.91)は28年以上でわずかに減少している。 さらに2021年から2025年にかけての研究トピックの進化を分析し、安定なコア柱(例えば、セグメンテーション、診断、MRI/CT)と新興パラダイム(例えば、基礎モデル)を区別し、未探索のアプリケーション-メソッドと臓器-モダリティの交差の永続的な長い尾を同定する。 透明性と再現性をサポートするため,MICCAIデータセットのAtlasとインタラクティブダッシュボードを導入する。 既存のMICCAIエクイティイニシアチブの中でこれらの知見を文脈的に分析し、参加障壁を減らし、研究能力を構築し、幅広い科学的貢献を認知するための実用的な勧告を提案する。

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