뇌 교모세포종 영상 분석을 위한 전통적 방법과 딥러닝의 비교 평가: 종합 논문

Comparative Evaluation of Traditional Methods and Deep Learning for Brain Glioma Imaging. Review Paper

뇌 교모세포종의 경우, 병변의 범위와 위치를 정확하게 파악하는 것은 정밀한 치료 계획 수립 및 모니터링에 필수적이며, 이는 환자 예후 개선에 기여합니다. 정확한 분할은 교모세포종의 크기와 위치를 정확하게 식별하여 이미지를 분석 가능한 데이터로 변환합니다. 또한, 뇌 교모세포종의 분류는 매우 중요합니다. 왜냐하면 서로 다른 유형의 교모세포종은 서로 다른 치료 방법을 요구하기 때문입니다. 뇌 교모세포종을 크기, 위치 및 공격성에 따라 정확하게 분류하는 것은 개인 맞춤형 예후 예측, 지속적인 관리 및 질병 진행 상황 모니터링에 필수적이며, 효과적인 진단, 치료 및 관리를 보장합니다. 뇌 교모세포종 연구에서 불규칙한 조직이 자주 관찰되지만, 오류 없는 재현 가능한 분할은 어려운 과제입니다. 많은 연구자들이 뇌 교모세포종 분할에 대한 연구를 수행하며, 완전 자동 및 반자동 기술을 제안했습니다. 이러한 방법의 적용은 방사선과 의사의 사용 편의성과 감독 여부에 따라 달라지며, 정확한 평가가 필요한 경우 반자동 기술이 선호됩니다. 본 논문에서는 자기 공명 영상 획득 후 효과적인 분할 및 분류 기술을 평가하며, 컨볼루션 신경망 아키텍처가 이러한 작업에서 전통적인 기술보다 우수한 성능을 보이는 것을 강조합니다.

Segmentation is crucial for brain gliomas as it delineates the glioma s extent and location, aiding in precise treatment planning and monitoring, thus improving patient outcomes. Accurate segmentation ensures proper identification of the glioma s size and position, transforming images into applicable data for analysis. Classification of brain gliomas is also essential because different types require different treatment approaches. Accurately classifying brain gliomas by size, location, and aggressiveness is essential for personalized prognosis prediction, follow-up care, and monitoring disease progression, ensuring effective diagnosis, treatment, and management. In glioma research, irregular tissues are often observable, but error free and reproducible segmentation is challenging. Many researchers have surveyed brain glioma segmentation, proposing both fully automatic and semi-automatic techniques. The adoption of these methods by radiologists depends on ease of use and supervision, with semi-automatic techniques preferred due to the need for accurate evaluations. This review evaluates effective segmentation and classification techniques post magnetic resonance imaging acquisition, highlighting that convolutional neural network architectures outperform traditional techniques in these tasks.