医用超音波画像セグメンテーションにおける深層学習:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Wang Ziyang

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203307988685 整理番号：21P0024703

医用超音波画像セグメンテーションにおける深層学習:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning in Medical Ultrasound Image Segmentation: a Review

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発行年： 2020年02月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年03月04日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

機械学習技術,特に深層学習を適用して,その最先端の性能と結果のため,医用画像セグメンテーションは広く研究されている。それは,ヒト組織の3D再構成,画像誘導介入,画像解析および可視化のような臨床診断のための信頼できる基礎を提供するための重要なステップである。本レビュー論文では,超音波画像セグメンテーションのための深層学習ベース法を,それらのアーキテクチャと訓練に従って,6つの主なグループに分類した。第二に,各グループに対して,いくつかの現在の代表的アルゴリズムを選択し,紹介し,分析し,詳細に要約した。さらに,画像セグメンテーションと超音波画像セグメンテーションデータセットのための一般的評価方法を要約した。さらに,現在の方法の性能とその評価をレビューした。最後に,医用超音波画像セグメンテーションのための課題と潜在的研究方向を論じる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

医用画像処理 , 人工知能

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