医療画像分類技術の調査

医療情報学は、二つの医療データソース、すなわち生物医学的記録と画像データを組み合わせる研究です。医療画像データは、物理的な物体の一部に対応するピクセルによって構成され、画像モダリティによって生成されます。医療画像データの手法を探求することは、特定の疾患の洞察価値を得、分析し診断するという点での挑戦となります。画像分類はコンピューター支援診断において重要な役割を果たし、画像分析タスクにおける大きな課題です。この課題は、画像処理結果、パターン認識結果、分類手法を活用する際の方法と技術の使用に関連しており、それに続いて医療専門知識への画像分類結果を検証することに関しています。医療画像分類の主な目的は、高い精度を達成するだけでなく、どの体の部分が疾患によって感染しているかを特定することでもあります。本論文では、人間の体の疾患を診断するための画像分類技術の最新研究をレビューしました。このレビューでは、医療画像分類技術の特定、使用される画像モダリティ、データセット、各技術のトレードオフをカバーしました。最後に、レビューには、精度と感度の向上、およびコンピューター支援診断に実用的に使用可能な画像分類技術の改善が大きな課題であり、オープンな研究であることが示されました。