Improving diagnosis and prognosis of lung cancer using vision transformers: A scoping review

Improving diagnosis and prognosis of lung cancer using vision transformers: A scoping review

1. 本研究の学術的背景と問いは、ビジョントランスフォーマー（視覚化に特化したトランスフォーマーモデル）に基づく方法が医療人工知能とがん画像、特に肺がんの領域をどのように推進しているか、という点にあります。**ビジョントランスフォーマーを用いたAI手法が肺がんの診断や予後にどのように貢献しているか？**が核心的な問いです。

2. 本研究の目的は、肺がん画像の応用におけるビジョントランスフォーマーに基づくAI手法の最近の開発を特定することです。ビジョントランスフォーマーがAIや深層学習の手法のパフォーマンスをどのように補完しているか、そしてこの分野の発展に貢献したデータセットは何かを詳しく調査し、解説します。この点における本研究の独自性と創造性は、これらのトピックについて包括的なレビューを行い、新しい洞察を提供することにあります。

3. 本研究は、ビジョントランスフォーマーがAIで肺がんを解析する手法にどのように貢献しているかについての深い理解を深めるための試みであり、これらの技術と肺がん診断・予後を進化させるための研究の一環として位置づけられます。

4. 本研究では、2020年から2022年までに出版された34の研究をレビューし、ビジョントランスフォーマーに基づくAI手法が肺がんの診断や予後にどのように活用されているかについて調査しました。それらの研究に最も多く取り組まれたタスクは肺がんの種類（肺扁平上皮癌と肺腺癌）の分類や良性と悪性の肺結節の特定でした。

5. 本研究の有効性は、レビュー対象とした研究がビジョントランスフォーマーに基づくモデルを用いて肺がんの診断や予後にどのように適用され、またそれがどのような結果をもたらしているかを詳細に分析することで検証しています。