Invariant Scattering Transform for Medical Imaging

要約

タイトル: 医療画像における不変散乱変換
要約:
– 不変散乱変換(IST)技術は、ウェーブレット変換の計算を使用し、入力信号のスケールや向きのパターンを捕捉するために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用することで、医療画像分析において使用されてきた。
– ISTは、医療画像に一般的な変形である平行移動、回転、スケーリング、変形に対して不変であることを目的としており、セグメンテーション、分類、登録などの医療画像応用の性能を向上させるために使用され、疾患の検出、診断、治療計画を含む機械学習アルゴリズムに統合することができる。
– さらに、ISTを深層学習アプローチと組み合わせることにより、彼らの強みを活用し、医療画像解析の成果を向上させる可能性がある。
– この研究は、医療画像におけるISTについて、ISTの種類、応用、制限、および今後の研究者や実践者のための潜在的な範囲を考慮して概説している。

要約(オリジナル)

Over the years, the Invariant Scattering Transform (IST) technique has become popular for medical image analysis, including using wavelet transform computation using Convolutional Neural Networks (CNN) to capture patterns’ scale and orientation in the input signal. IST aims to be invariant to transformations that are common in medical images, such as translation, rotation, scaling, and deformation, used to improve the performance in medical imaging applications such as segmentation, classification, and registration, which can be integrated into machine learning algorithms for disease detection, diagnosis, and treatment planning. Additionally, combining IST with deep learning approaches has the potential to leverage their strengths and enhance medical image analysis outcomes. This study provides an overview of IST in medical imaging by considering the types of IST, their application, limitations, and potential scopes for future researchers and practitioners.

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