A Narrative Review of Image Processing Techniques Related to Prostate Ultrasound

要約

前立腺がん（PCa）は男性の健康に重大な脅威をもたらしており、予後の改善と死亡率の低下には早期診断が極めて重要です。
経直腸超音波 (TRUS) は、PCa の診断と画像に基づく介入において重要な役割を果たします。医師がより正確かつ効率的にコンピュータ支援による診断と介入を行えるようにするために、TRUS の多くの画像処理アルゴリズムが提案され、最新の状態を達成しています。
前立腺セグメンテーション、前立腺画像登録、PCa 分類と検出、介入針検出などのいくつかのタスクにおける最先端のパフォーマンス。
過去 20 年間にわたるこれらのアルゴリズムの急速な発展により、包括的な概要が必要になります。
その結果、この調査はこの分野の \textcolor{blue}{narrative } 分析を提供し、TRUS 画像分析の文脈における画像処理手法の進化を概説し、同時にそれらの関連する貢献を強調します。
さらに、この調査では現在の課題について議論し、この分野をさらに前進させる可能性のある将来の研究の方向性を示唆しています。

要約(オリジナル)

Prostate cancer (PCa) poses a significant threat to men’s health, with early diagnosis being crucial for improving prognosis and reducing mortality rates. Transrectal ultrasound (TRUS) plays a vital role in the diagnosis and image-guided intervention of PCa.To facilitate physicians with more accurate and efficient computer-assisted diagnosis and interventions, many image processing algorithms in TRUS have been proposed and achieved state-of-the-art performance in several tasks, including prostate gland segmentation, prostate image registration, PCa classification and detection, and interventional needle detection. The rapid development of these algorithms over the past two decades necessitates a comprehensive summary. In consequence, this survey provides a \textcolor{blue}{narrative } analysis of this field, outlining the evolution of image processing methods in the context of TRUS image analysis and meanwhile highlighting their relevant contributions. Furthermore, this survey discusses current challenges and suggests future research directions to possibly advance this field further.

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