Continual Learning in Medical Imaging: A Survey and Practical Analysis

要約

ディープラーニングは医療画像の再構築において大きな成功を収めていますが、広範な応用を妨げる多くの課題に直面しています。
継続的に進化するデータストリームにおける壊滅的な忘却や分布の変化などの問題により、研究と応用の間のギャップが増大します。
継続学習は、ニューラル ネットワークで以前の学習を忘れることなく、新しい知識を逐次取得できるようにすることで、これらのハードルに対処する可能性をもたらします。
この調査では、医療分野における継続学習に関する最近の文献を包括的にレビューし、最近の傾向を強調し、実践的な問題点を指摘します。
具体的には、医療分野における分類、セグメント化、検出などのタスクに関する継続的な学習研究を調査します。
さらに、レビューされた研究の分類法を開発し、課題を特定し、それらを克服するための洞察を提供します。
また、未解決の問題を特定し、有望な将来の方向性を概説するなど、医用画像分野における継続的な学習の現状についても批判的に議論します。
この調査が研究者にこの分野の発展に関する有益な概要を提供し、コミュニティへの関心がさらに高まることを願っています。
この分野の急速な進歩に対応するために、 https://github.com/BioMedIA-MBZUAI/awesome-cl-in-medical にある最新の関連論文でリポジトリを定期的に更新する予定です。

要約(オリジナル)

Deep Learning has shown great success in reshaping medical imaging, yet it faces numerous challenges hindering widespread application. Issues like catastrophic forgetting and distribution shifts in the continuously evolving data stream increase the gap between research and applications. Continual Learning offers promise in addressing these hurdles by enabling the sequential acquisition of new knowledge without forgetting previous learnings in neural networks. In this survey, we comprehensively review the recent literature on continual learning in the medical domain, highlight recent trends, and point out the practical issues. Specifically, we survey the continual learning studies on classification, segmentation, detection, and other tasks in the medical domain. Furthermore, we develop a taxonomy for the reviewed studies, identify the challenges, and provide insights to overcome them. We also critically discuss the current state of continual learning in medical imaging, including identifying open problems and outlining promising future directions. We hope this survey will provide researchers with a useful overview of the developments in the field and will further increase interest in the community. To keep up with the fast-paced advancements in this field, we plan to routinely update the repository with the latest relevant papers at https://github.com/BioMedIA-MBZUAI/awesome-cl-in-medical .

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