マルチモーダル医用画像融合技術のレビュー

A Review of Multimodal Medical Image Fusion Techniques.

• Bing Huang
• Feng Yang
• Mengxiao Yin
• Xiaoying Mo
• Cheng Zhong

抄録

医用画像融合とは、医用画像の臨床応用性を高めるために、複数の画像モダリティから得られた複数の画像を合体させ、情報量の多い融合画像を得ることである。本論文では、(1)ディープラーニングを含む現在の融合手法、(2)医用画像融合のイメージングモダリティ、(3)主にデータセットを用いた医用画像融合の性能解析に基づいて、マルチモーダル医用画像融合手法の最新の進歩に重点を置いて概要を説明することを試みる。最後に、本論文の結論として、現在のマルチモーダル医用画像融合の研究成果は、より大きな意味を持ち、その開発傾向は上昇傾向にあるが、研究現場では多くの課題を抱えているということである。

The medical image fusion is the process of coalescing multiple images from multiple imaging modalities to obtain a fused image with a large amount of information for increasing the clinical applicability of medical images. In this paper, we attempt to give an overview of multimodal medical image fusion methods, putting emphasis on the most recent advances in the domain based on (1) the current fusion methods, including based on deep learning, (2) imaging modalities of medical image fusion, and (3) performance analysis of medical image fusion on mainly data set. Finally, the conclusion of this paper is that the current multimodal medical image fusion research results are more significant and the development trend is on the rise but with many challenges in the research field.

Copyright © 2020 Bing Huang et al.