Transformers-based architectures for stroke segmentation: A review

要約

脳卒中は依然として世界的な健康上の重大な懸念であり、タイムリーな介入と患者転帰の改善のための正確で効率的な診断ツールが必要です。
ディープラーニング手法の出現により、医療画像分析の状況は一変しました。
最近では、当初は自然言語処理用に設計された Transformers が、医療画像分析を含むさまざまなコンピュータ ビジョン アプリケーションで顕著な機能を発揮しています。
この包括的なレビューは、ストローク セグメンテーションのコンテキストで適用される最先端の Transformer ベースのアーキテクチャを徹底的に調査することを目的としています。
それは、脳卒中の病理、画像診断法、および正確な診断とセグメンテーションに関連する課題の探求から始まります。
続いて、レビューではトランスフォーマーの基本的な考え方を掘り下げ、その構造上の複雑さと、医療画像内の複雑な空間情報を効果的にキャプチャできるようにする基礎となるメカニズムについての詳細な洞察を提供します。
既存の文献は体系的に分類および分析され、ストローク セグメンテーションに Transformer を活用するさまざまなアプローチについて説明されています。
パフォーマンスと計算効率の考慮事項を含め、これらの方法の長所と限界を強調する重要な評価が提供されます。
さらに、このレビューでは、将来の研究開発の可能性のある道を探ります。

要約(オリジナル)

Stroke remains a significant global health concern, necessitating precise and efficient diagnostic tools for timely intervention and improved patient outcomes. The emergence of deep learning methodologies has transformed the landscape of medical image analysis. Recently, Transformers, initially designed for natural language processing, have exhibited remarkable capabilities in various computer vision applications, including medical image analysis. This comprehensive review aims to provide an in-depth exploration of the cutting-edge Transformer-based architectures applied in the context of stroke segmentation. It commences with an exploration of stroke pathology, imaging modalities, and the challenges associated with accurate diagnosis and segmentation. Subsequently, the review delves into the fundamental ideas of Transformers, offering detailed insights into their architectural intricacies and the underlying mechanisms that empower them to effectively capture complex spatial information within medical images. The existing literature is systematically categorized and analyzed, discussing various approaches that leverage Transformers for stroke segmentation. A critical assessment is provided, highlighting the strengths and limitations of these methods, including considerations of performance and computational efficiency. Additionally, this review explores potential avenues for future research and development

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