The Application of Deep Learning for Lymph Node Segmentation: A Systematic Review

要約

自動リンパ節セグメンテーションは、癌の早期発見と病期分類のためのコンピュータービジョンタスクの進歩の基礎です。
従来のセグメンテーション方法は、手動の描写とオペレーターの習熟度の変動によって制約され、高精度を達成する能力を制限します。
ディープラーニングテクノロジーの導入は、リンパ節画像分析の精度を改善するための新しい可能性を提供します。
この研究では、リンパ節セグメンテーションにおけるディープラーニングの適用を評価し、異なるモダリティにわたる医療画像データの分析における畳み込みニューラルネットワーク、エンコーダデコーダーネットワーク、トランスなどのさまざまな深い学習アーキテクチャの方法論について説明します。
進歩にもかかわらず、リンパ節の形状の多様性、正確にラベル付けされたデータセットの希少性、異なるイメージングモダリティにわたって堅牢で一般化可能な方法の不十分な開発など、依然として課題に直面しています。
私たちの知る限り、これはリンパ節セグメンテーションタスクにおける深い学習技術の適用の包括的な概要を提供する最初の研究です。
さらに、この研究では、マルチモーダル融合技術、転送学習、大規模な事前訓練モデルの使用を含む潜在的な将来の研究の方向性も調査し、現在の制限を克服しながら、がん診断と治療計画戦略を強化します。

要約(オリジナル)

Automatic lymph node segmentation is the cornerstone for advances in computer vision tasks for early detection and staging of cancer. Traditional segmentation methods are constrained by manual delineation and variability in operator proficiency, limiting their ability to achieve high accuracy. The introduction of deep learning technologies offers new possibilities for improving the accuracy of lymph node image analysis. This study evaluates the application of deep learning in lymph node segmentation and discusses the methodologies of various deep learning architectures such as convolutional neural networks, encoder-decoder networks, and transformers in analyzing medical imaging data across different modalities. Despite the advancements, it still confronts challenges like the shape diversity of lymph nodes, the scarcity of accurately labeled datasets, and the inadequate development of methods that are robust and generalizable across different imaging modalities. To the best of our knowledge, this is the first study that provides a comprehensive overview of the application of deep learning techniques in lymph node segmentation task. Furthermore, this study also explores potential future research directions, including multimodal fusion techniques, transfer learning, and the use of large-scale pre-trained models to overcome current limitations while enhancing cancer diagnosis and treatment planning strategies.

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