Less with less: 医療イメージングにおけるディープラーニングの調査,様々なレベルの監督下での研究

科学分野:

• 医学画像分析 医学画像分析
• ディープラーニング (Deep Learning) とは,ディープラーニング (Deep Learning) を意味する.
• コンピュータ・アイド・診断

背景:

• ディープラーニングは,医療画像分析を高度に進めてきました.
• 進歩は,大きく,よく注釈されたデータセットの希少さによって制限されています.
• さまざまな監督レベルを使用する代替方法が不可欠です.

研究 の 目的:

• 医療画像分析のためのディープラーニング方法を体系的にレビューします.
• 監督レベルに基づいてメソッドを分類する (ない,不正確,不完全,不正確,制限).
• データセットと将来の研究方向性を探求する.

主な方法:

• 監督レベルによるディープラーニング・メソッドの分類.
• 監督型のサブカテゴリ化 (例えば,複数のインスタンス学習,半監督学習).
• データセットの体系的な要約と将来の研究.

主要な成果:

• 監督に基づく医療イメージングにおけるディープラーニング方法を分類するための枠組みを確立した.
• 各監督レベル内の様々なサブカテゴリーを詳細に記載した.
• 異なる監督タイプのために一般的に使用されるデータセットを特定しました.

結論:

• 多様な監督を通じてデータ不足に対処することは,医療画像におけるディープラーニングの鍵です.
• このレビューは,現在の方法の構造的な概要を提供します.
• この分野における継続的な研究の必要性を強調する.