Computer Vision on X-ray Data in Industrial Production and Security Applications: A Comprehensive Survey

要約

X 線イメージング技術は、さまざまな臓器の内部状態を明らかにするために臨床タスクで数十年にわたって使用されてきましたが、近年では、産業、セキュリティ、地理などの他の分野でも一般的になっています。
コンピューター ビジョンと機械学習技術の最近の開発により、X 線画像の自動処理も容易になり、機械学習ベースのオブジェクト (異常) の検出、分類、セグメンテーションの方法が X 線画像解析に最近採用されています。
関連する画像処理アプリケーションにおける深層学習の可能性が高いため、ほとんどの研究で深層学習が使用されています。
この調査では、工業生産およびセキュリティ アプリケーションでの X 線分析にコンピューター ビジョンと機械学習を使用することに関する最近の研究を概説し、アプリケーション、手法、評価指標、データセット、および公開されているデータセットでのこれらの手法のパフォーマンス比較について説明します。
また、公開された研究のいくつかの欠点を強調し、コンピューター ビジョン ベースの X 線分析における将来の研究について推奨事項を示します。

要約(オリジナル)

X-ray imaging technology has been used for decades in clinical tasks to reveal the internal condition of different organs, and in recent years, it has become more common in other areas such as industry, security, and geography. The recent development of computer vision and machine learning techniques has also made it easier to automatically process X-ray images and several machine learning-based object (anomaly) detection, classification, and segmentation methods have been recently employed in X-ray image analysis. Due to the high potential of deep learning in related image processing applications, it has been used in most of the studies. This survey reviews the recent research on using computer vision and machine learning for X-ray analysis in industrial production and security applications and covers the applications, techniques, evaluation metrics, datasets, and performance comparison of those techniques on publicly available datasets. We also highlight some drawbacks in the published research and give recommendations for future research in computer vision-based X-ray analysis.

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