이 논문은 다중 모달 의료 영상 분류를 위한 심층 학습 기반 정보 융합 기법의 발전을 종합적으로 검토한다.
먼저, 다양한 의료 영상 모달리티의 특성과 장단점을 설명하고, 이를 활용한 공개 데이터셋을 소개한다.
다음으로, 다중 모달 의료 영상 분류 파이프라인을 데이터 전처리, 심층 학습 백본, 정보 융합, 최종 분류기, 모델 평가 등 5단계로 구분하여 설명한다.
이어서, 정보 융합 기법을 입력 융합, 단일 수준 융합, 계층적 융합, 주의 기반 융합, 출력 융합 등 5가지 유형으로 분류하고, 각 유형의 특징과 장단점을 상세히 분석한다.
마지막으로, 다중 모달 융합 기법의 현재 과제와 향후 발전 방향을 제시한다.
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