Is attention all you need in medical image analysis? A review
本研究の学術的背景、研究課題の核心をなす学術的「問い」は何ですか？
答え：医療画像は、臨床診断、治療計画、および臨床試験の設計において重要な役割を果たしており、ほぼすべてのヘルスケアデータの90%を占めています。一方、畳み込みニューラルネットワーク(CNNs)は、最近の医療画像解析(MIA)において性能向上を実現しています。CNNsは局所的なピクセル間の相互作用を効率的にモデル化し、小規模の MIA データ上で学習することができます。しかし、従来のCNNモデルの主要な欠点は、画像内のグローバルピクセル関係を無視してしまうことであり、異なる "グローバル" 情報を持つデータを理解する汎化能力を制限することがある。この問題は、グローバル関係を学習することのできるTransformersの発展によって、一部解決されました。
本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？
答え：本研究では、現在 MIA の分野で広がっている畳み込みニューラルネットワークとTransformersのハイブリッドモデルについて、既存の研究をシステマティックに調査し、分析することでキーアーキテクチャの設計や現在および将来のチャンスと課題に関する答えを示すことを目指しています。また、より一般化された科学的および臨床的影響のある 解析フレームワークを導入することで、新しいデータ駆動型のドメイン汎化や適応方法を刺激することも目指しています。
本研究の着想に至った経緯や、関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？
答え：近年のMIAの発展とともに、畳み込みニューラルネットワークとTransformersの2つのモデルが注目を集めている。本研究では、この2つのモデルを組み合わせた新たなハイブリッドモデルに関する研究の動向をまとめたシステマティックレビューを行っている。
本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
答え：本研究では、MIAにおける畳み込みニューラルネットワークとTransformersの組み合わせであるハイブリッドモデルについて、既存の研究を調査・分析している。その結果、ハイブリッドモデルによって、CNNとTransformerがそれぞれ持つ局所的な情報処理能力とグローバルな情報処理能力を補完できることが分かった。また、さまざまなMIA問題に対して有用であることが報告されている。
本研究の有効性はどのように検証した？
答え：本研究はシステマティックレビューであり、既存の研究をまとめたものである。そのため、本研究自体においては有効性を検証していない。しかし、多くの研究がハイブリッドモデルについて積極的に考察しており、今後の大きな可能性を残している。