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Explicit and Implicit Representations in AI-based 3D Reconstruction for Radiology: A systematic literature review

Created by
  • Haebom

저자

Yuezhe Yang, Boyu Yang, Yaqian Wang, Yang He, Xingbo Dong, Zhe Jin

개요

본 논문은 방사선 영상에서 3D 재구축 알고리즘에 대한 최신 AI 기반 접근법을 검토합니다. 의료 영상의 질 향상과 보조 진단에 대한 수요 증가로 인해 방사선 영상의 3D 재구축이 중요한 연구 분야가 되었으며, AI는 재구축 정확도 향상과 획득 및 처리 시간 단축을 통해 환자의 방사선 노출과 불편함을 최소화하고 최종적으로 임상 진단에 도움을 줄 수 있는 유망한 접근법으로 떠올랐습니다. 본 논문에서는 기본 원리에 따라 명시적 및 암묵적 접근 방식으로 분류된 최첨단 AI 기반 3D 재구축 알고리즘을 탐구합니다. 명시적 방법에는 점 기반, 볼륨 기반 및 가우시안 표현이 포함되고, 암묵적 방법에는 암묵적 사전 포함 및 신경 방사선 필드가 포함됩니다. 또한 일반적으로 사용되는 평가 지표와 벤치마크 데이터셋을 조사하고, 현재 개발 상태, 주요 과제 및 미래 연구 방향을 논의합니다. 해당 프로젝트는 https://github.com/Bean-Young/AI4Med 에서 확인할 수 있습니다.

시사점, 한계점

시사점: AI 기반 3D 재구축 알고리즘의 최신 동향을 종합적으로 제시하여 연구 방향 설정에 기여합니다. 명시적 및 암묵적 방법론을 체계적으로 분류하여 이해도를 높입니다. 평가 지표 및 벤치마크 데이터셋에 대한 정보를 제공하여 연구의 재현성 및 비교 분석을 용이하게 합니다.
한계점: 특정 알고리즘에 대한 심층적인 비교 분석보다는 개괄적인 리뷰에 초점을 맞추고 있습니다. 향후 연구 방향 제시는 다소 포괄적이며, 구체적인 연구 과제 제안이 부족할 수 있습니다. 특정 의료 영상 modality에 대한 집중적인 분석이 부족할 수 있습니다.
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