卵巢癌是最致命的妇科恶性肿瘤。该疾病在早期阶段最常是无症状的，其诊断依赖于经阴道超声图像的专家评估。超声是表征附加质量的一线成像方式，它需要大量的专业知识，其分析是主观的和劳动的，因此易于误差。因此，在临床实践中需要进行自动化的过程，以促进和标准化扫描评估。使用监督的学习，我们证明了附加质量的分割是可能的，但是，患病率和标签不平衡限制了代表性不足的类别的性能。为了减轻这种情况，我们应用了一种新颖的病理学数据合成器。我们通过使用Poisson图像编辑将较少常见的质量整合到其他样品中，从而创建及其相应的地面真实分割的合成医学图像。我们的方法在所有班级中都取得了最佳性能，包括与NNU-NET基线方法相比，提高了多达8％。

检测新的多发性硬化症（MS）病变是该疾病进化的重要标志。基于学习的方法的适用性可以有效地自动化此任务。然而，缺乏带有新型病变的注释纵向数据是训练健壮和概括模型的限制因素。在这项工作中，我们描述了一条基于学习的管道，该管道解决了检测和细分新MS病变的挑战性任务。首先，我们建议使用单个时间点对在分割任务进行训练的模型中使用转移学习。因此，我们从更轻松的任务中利用知识，并为此提供更多注释的数据集。其次，我们提出了一种数据综合策略，以使用单个时间点扫描生成新的纵向时间点。通过这种方式，我们将检测模型预算到大型合成注释数据集上。最后，我们使用旨在模拟MRI中数据多样性的数据实践技术。通过这样做，我们增加了可用的小注释纵向数据集的大小。我们的消融研究表明，每个贡献都会提高分割精度。使用拟议的管道，我们获得了MSSEG2 MICCAI挑战中新的MS病变的分割和检测的最佳分数。

皮肤病变的准确诊断是大型皮肤图像中的关键任务。在本研究中，我们形成了一种新型的图像特征，称为混合特征，其具有比单个方法特征更强的辨别能力。本研究涉及一种新技术，在训练过程期间，我们将手工特征或特征传递到完全连接的卷积神经网络（CNN）模型中。根据我们的文献回顾，直到现在，在培训过程中将手工特征注入CNN模型中，没有研究或调查对分类绩效的影响。此外，我们还调查了分割面膜的影响及其对整体分类性能的影响。我们的模型实现了92.3％的平衡式多条准确度，比典型的单一方法为深度学习的单一方法分类器架构优于6.8％。

Background and Purpose: Colorectal cancer is a common fatal malignancy, the fourth most common cancer in men, and the third most common cancer in women worldwide. Timely detection of cancer in its early stages is essential for treating the disease. Currently, there is a lack of datasets for histopathological image segmentation of rectal cancer, which often hampers the assessment accuracy when computer technology is used to aid in diagnosis. Methods: This present study provided a new publicly available Enteroscope Biopsy Histopathological Hematoxylin and Eosin Image Dataset for Image Segmentation Tasks (EBHI-Seg). To demonstrate the validity and extensiveness of EBHI-Seg, the experimental results for EBHI-Seg are evaluated using classical machine learning methods and deep learning methods. Results: The experimental results showed that deep learning methods had a better image segmentation performance when utilizing EBHI-Seg. The maximum accuracy of the Dice evaluation metric for the classical machine learning method is 0.948, while the Dice evaluation metric for the deep learning method is 0.965. Conclusion: This publicly available dataset contained 5,170 images of six types of tumor differentiation stages and the corresponding ground truth images. The dataset can provide researchers with new segmentation algorithms for medical diagnosis of colorectal cancer, which can be used in the clinical setting to help doctors and patients.

基于深入的学习的诊断性能随着更多的注释数据而增加，但手动注释是大多数领域的瓶颈。专家在临床常规期间评估诊断图像，并在报告中写出他们的调查结果。基于临床报告的自动注释可以克服手动标记瓶颈。我们假设可以使用这些报告的稀疏信息引导的模型预测来生成用于检测任务的密度注释。为了证明疗效，我们在放射学报告中临床显着发现的数量指导的临床上显着的前列腺癌（CSPCA）注释。我们包括7,756个前列腺MRI检查，其中3,050人被手动注释，4,706次自动注释。我们对手动注释的子集进行了自动注释质量：我们的得分提取正确地确定了99.3 \％$ 99.3 \％$ 99.3 \％$的CSPCA病变数量，我们的CSPCA分段模型正确地本地化了83.8 \ PM 1.1 \％$的病变。我们评估了来自外部中心的300名检查前列腺癌检测表现，具有组织病理学证实的基础事实。通过自动标记的考试增强培训集改善了在接收器的患者的诊断区域，从$ 88.1 \ pm 1.1 \％$至89.8 \ pm 1.0 \％$（$ p = 1.2 \ cdot 10 ^ { - 4} $ ）每案中的一个错误阳性的基于病变的敏感性，每案件从79.2美元2.8 \％$ 85.4 \ PM 1.9 \％$（$ P <10 ^ { - 4} $），以$ alm \ pm std。$超过15个独立运行。这种改进的性能展示了我们报告引导的自动注释的可行性。源代码在https://github.com/diagnijmegen/report-guiding-annotation上公开可用。最佳的CSPCA检测算法在https://grand-challenge.org/algorithms/bpmri-cspca-detection-report-guiding-annotations/中提供。

早期检测改善了胰腺导管腺癌（PDAC）中的预后，但挑战，因为病变通常很小，并且在对比增强的计算断层扫描扫描（CE-CT）上定义很差。深度学习可以促进PDAC诊断，但是当前模型仍然无法识别小（<2cm）病变。在这项研究中，最先进的深度学习模型用于开发用于PDAC检测的自动框架，专注于小病变。另外，研究了整合周围解剖学的影响。 CE-CT来自119个病理验证的PDAC患者的群组和123名没有PDAC患者的队列用于训练NNUNET用于自动病变检测和分割（\ TEXTIT {NNUNET \ _t}）。训练了两种额外的鼻塞，以研究解剖学积分的影响：（1）分割胰腺和肿瘤（\ yryit {nnunet \ _tp}），（2）分割胰腺，肿瘤和多周围的解剖结构（\ textit {nnunet \_多发性硬化症}）。外部可公开的测试集用于比较三个网络的性能。 \ Textit {nnunet \ _ms}实现了最佳性能，在整个测试集的接收器操作特性曲线下的区域为0.91，肿瘤的0.88 <2cm，显示最先进的深度学习可以检测到小型PDAC和解剖信息的好处。

胰腺癌是与癌症相关死亡的全球主要原因之一。尽管深度学习在计算机辅助诊断和检测方法（CAD）方法中取得了成功，但很少关注胰腺癌的检测。我们提出了一种检测胰腺肿瘤的方法，该方法在周围的解剖结构中利用临床上的特征，从而更好地旨在利用放射科医生的知识，而不是其他常规的深度学习方法。为此，我们收集了一个新的数据集，该数据集由99例胰腺导管腺癌（PDAC）和97例没有胰腺肿瘤的对照病例组成。由于胰腺癌的生长模式，肿瘤可能总是可见为低音病变，因此，专家指的是二次外部特征的可见性，这些特征可能表明肿瘤的存在。我们提出了一种基于U-NET样深的CNN的方法，该方法利用以下外部次要特征：胰管，常见的胆管和胰腺以及处理后的CT扫描。使用这些功能，该模型如果存在胰腺肿瘤。这种用于分类和本地化方法的细分实现了99％的敏感性（一个案例）和99％的特异性，这比以前的最新方法的灵敏度增加了5％。与以前的PDAC检测方法相比，该模型还以合理的精度和较短的推理时间提供位置信息。这些结果提供了显着的性能改善，并强调了在开发新型CAD方法时纳入临床专家知识的重要性。

基于深度学习的疾病检测和分割算法承诺提高许多临床过程。然而，由于数据隐私，法律障碍和非统一数据采集协议，此类算法需要大量的注释训练数据，通常在医学环境中不可用。具有注释病理学的合成数据库可以提供所需的培训数据量。我们展示了缺血性卒中的例子，即利用基于深度学习的增强的病变分割的改善是可行的。为此，我们训练不同的图像到图像转换模型，以合成大脑体积的磁共振图像，并且没有来自语义分割图的中风病变。此外，我们培养一种生成的对抗性网络来产生合成病变面具。随后，我们组合这两个组件来构建大型合成描边图像数据库。使用U-NET评估各种模型的性能，该U-NET在临床测试集上培训以进行段中风病变。我们向最佳性能报告$ \ mathbf {72.8} $％[$ \ mathbf {70.8 \ pm1.0} $％]的骰子分数，这胜过了单独临床图像培训的模型培训$ \ mathbf { 67.3} $％[$ \ mathbf {63.2 \ pm1.9} $％]，并且接近人类互相互联网骰子评分$ \ mathbf {76.9} $％。此外，我们表明，对于仅为10或50个临床案例的小型数据库，与使用不使用合成数据的设置相比，合成数据增强产生了显着的改进。据我们所知，这提出了基于图像到图像翻译的合成数据增强的第一个比较分析，并将第一应用于缺血性卒中。

目的：尽管机器学习模型有潜力，但缺乏普遍性阻碍了他们在临床实践中的广泛采用。我们研究了三个方法论陷阱：（1）违反独立性假设，（2）具有不适当的性能指标或基线进行比较的模型评估，以及（3）批次效应。材料和方法：使用几个回顾性数据集，我们在有或没有陷阱的情况下实现机器学习模型，以定量说明这些陷阱对模型通用性的影响。结果：更具体地说，违反独立假设，在将数据分别分为火车，验证和测试集中，在预测局部恢复和预测局部恢复和表面上，将数据分别划分为火车，验证和测试集，在将数据分别分为火车，验证和测试集中，在F1分别误导和表面上获得误解和表面收益，从而违反独立假设。预测头颈癌的3年总生存期以及46.0％的总体生存率为5.0％，从而区分肺癌的组织病理学模式。此外，在培训，验证和测试集中为受试者分发数据点导致F1分数的表面增长21.8％。此外，我们展示了绩效指标选择和基线的重要性。在存在批处理效应的情况下，为肺炎检测而建立的模型导致F1得分为98.7％。但是，当将同一模型应用于正常患者的新数据集时，仅正确地将3.86％的样品分类。结论：这些方法上的陷阱无法使用内部模型评估来捕获，这种模型的不准确预测可能会导致错误的结论和解释。因此，对于开发可推广的模型是必要的，理解和避免这些陷阱是必要的。

肺癌是世界大多数国家的死亡原因。由于提示肿瘤的诊断可以允许肿瘤学家辨别他们的性质，类型和治疗方式，CT扫描图像的肿瘤检测和分割是全球的关键研究领域。本文通过在Lotus DataSet上应用二维离散小波变换（DWT）来接近肺肿瘤分割，以进行更细致的纹理分析，同时将来自相邻CT切片的信息集成到馈送到深度监督的多路仓模型之前。在训练网络的同时，学习速率，衰减和优化算法的变化导致了不同的骰子共同效率，其详细统计数据已经包含在本文中。我们还讨论了此数据集中的挑战以及我们选择如何克服它们。本质上，本研究旨在通过试验多个适当的网络来最大化从二维CT扫描切片预测肿瘤区域的成功率，导致骰子共同效率为0.8472。

State-of-the-art brain tumor segmentation is based on deep learning models applied to multi-modal MRIs. Currently, these models are trained on images after a preprocessing stage that involves registration, interpolation, brain extraction (BE, also known as skull-stripping) and manual correction by an expert. However, for clinical practice, this last step is tedious and time-consuming and, therefore, not always feasible, resulting in skull-stripping faults that can negatively impact the tumor segmentation quality. Still, the extent of this impact has never been measured for any of the many different BE methods available. In this work, we propose an automatic brain tumor segmentation pipeline and evaluate its performance with multiple BE methods. Our experiments show that the choice of a BE method can compromise up to 15.7% of the tumor segmentation performance. Moreover, we propose training and testing tumor segmentation models on non-skull-stripped images, effectively discarding the BE step from the pipeline. Our results show that this approach leads to a competitive performance at a fraction of the time. We conclude that, in contrast to the current paradigm, training tumor segmentation models on non-skull-stripped images can be the best option when high performance in clinical practice is desired.

大脑的血管为人脑提供所需的营养和氧气。作为大脑血液供应的脆弱部分，小血管的病理可能会引起严重的问题，例如脑小血管疾病（CSVD）。还显示CSVD与神经变性有关，例如阿尔茨海默氏病。随着7个特斯拉MRI系统的发展，可以实现较高的空间图像分辨率，从而使大脑中非常小的血管描绘。非深度学习的方法进行血管分割的方法，例如，弗兰吉的血管增强，随后的阈值能够将培养基分割至大容器，但通常无法分割小血管。这些方法对小容器的敏感性可以通过广泛的参数调整或手动校正来提高，尽管使它们耗时，费力，并且对于较大的数据集而言是不可行的。本文提出了一个深度学习架构，以自动在7特斯拉3D飞行时间（TOF）磁共振血管造影（MRA）数据中自动分割小血管。该算法对仅11个受试者的小型半自动分段数据进行训练和评估；使用六个进行培训，两个进行验证，三个进行测试。基于U-NET多尺度监督的深度学习模型使用训练子集进行了训练，并以一种自我监督的方式使用变形 - 意识到的学习以改善概括性能。针对测试集对拟议的技术进行了定量和定性评估，并获得了80.44 $ \ pm $ 0.83的骰子得分。此外，将所提出的方法的结果与选定的手动分割区域（62.07结果骰子）进行了比较，并通过变形感知的学习显示出显着改善（18.98 \％）。

前列腺癌是全世界男性癌症第二大的癌症和第六主要原因。专家在诊断前列腺癌期间面临的主要问题是含有肿瘤组织的感兴趣区域（ROI）的定位。目前，在大多数情况下，该ROI的分割是由专家医生手动进行的，但是该程序受到某些患者的检测率低（约27-44％）或过度诊断的困扰。因此，几项研究工作解决了从磁共振图像中自动分割和提取ROI特征的挑战，因为此过程可以极大地促进许多诊断和治疗应用。然而，缺乏明确的前列腺边界，前列腺组织固有的异质性以及多种前列腺形状的多样性使这一过程非常难以自动化。在这项工作中，通过获得的MRI图像数据集对六个深度学习模型进行了培训和分析。来自Dijon中心的医院和Catalunya大学。我们使用分类跨环膜损失函数进行了多种深度学习模型（即U-NET，注意U-NET，密度密度，R2U-NET和R2U-NET）的比较。使用通常用于图像分割的三个指标进行分析：骰子分数，JACCARD索引和均方误差。为我们提供最佳结果分割的模型是R2U-NET，骰子，Jaccard和平均平方误差分别达到0.869、0.782和0.00013。

肾细胞癌（RCC）是一种常见的癌症，随着临床行为的变化。懒惰的RCC通常是低级的，没有坏死，可以在没有治疗的情况下监测。激进的RCC通常是高级的，如果未及时检测和治疗，可能会导致转移和死亡。虽然大多数肾脏癌在CT扫描中都检测到，但分级是基于侵入性活检或手术的组织学。确定对CT图像的侵略性在临床上很重要，因为它促进了风险分层和治疗计划。这项研究旨在使用机器学习方法来识别与病理学特征相关的放射学特征，以促进评估CT图像而不是组织学上的癌症侵略性。本文提出了一种新型的自动化方法，即按区域（Corrfabr）相关的特征聚集，用于通过利用放射学和相应的不对齐病理学图像之间的相关性来对透明细胞RCC进行分类。 CORRFABR由三个主要步骤组成：（1）特征聚集，其中从放射学和病理图像中提取区域级特征，（2）融合，放射学特征与病理特征相关的放射学特征在区域级别上学习，并且（3）在其中预测的地方学到的相关特征用于仅使用CT作为输入来区分侵略性和顽固的透明细胞RCC。因此，在训练过程中，Corrfabr从放射学和病理学图像中学习，但是在没有病理图像的情况下，Corrfabr将使用CORFABR将侵略性与顽固的透明细胞RCC区分开。 Corrfabr仅比放射学特征改善了分类性能，二进制分类F1分数从0.68（0.04）增加到0.73（0.03）。这证明了将病理疾病特征纳入CT图像上透明细胞RCC侵袭性的分类的潜力。

人工智能（AI）技术具有重要潜力，可以实现有效，鲁棒和自动的图像表型，包括识别细微图案。基于AI的检测搜索图像空间基于模式和特征来找到兴趣区域。存在一种良性的肿瘤组织学，可以通过使用图像特征的基于AI的分类方法来识别。图像从图像中提取可用于的可覆盖方式，可以通过显式（手工/工程化）和深度辐射谱系框架来探索途径。辐射瘤分析有可能用作非侵入性技术，以准确表征肿瘤，以改善诊断和治疗监测。这项工作介绍基于AI的技术，专注于肿瘤宠物和PET / CT成像，用于不同的检测，分类和预测/预测任务。我们还讨论了所需的努力，使AI技术转换为常规临床工作流程，以及潜在的改进和互补技术，例如在电子健康记录和神经象征性AI技术上使用自然语言处理。

最近关于Covid-19的研究表明，CT成像提供了评估疾病进展和协助诊断的有用信息，以及帮助理解疾病。有越来越多的研究，建议使用深度学习来使用胸部CT扫描提供快速准确地定量Covid-19。兴趣的主要任务是胸部CT扫描的肺和肺病变的自动分割，确认或疑似Covid-19患者。在这项研究中，我们使用多中心数据集比较12个深度学习算法，包括开源和内部开发的算法。结果表明，合并不同的方法可以提高肺部分割，二元病变分割和多种子病变分割的总体测试集性能，从而分别为0.982,0.724和0.469的平均骰子分别。将得到的二元病变分段为91.3ml的平均绝对体积误差。通常，区分不同病变类型的任务更加困难，分别具有152mL的平均绝对体积差，分别为整合和磨碎玻璃不透明度为0.369和0.523的平均骰子分数。所有方法都以平均体积误差进行二元病变分割，该分段优于人类评估者的视觉评估，表明这些方法足以用于临床实践中使用的大规模评估。

Thin-cap fibroatheroma (TCFA) and plaque rupture have been recognized as the most frequent risk factor for thrombosis and acute coronary syndrome. Intravascular optical coherence tomography (IVOCT) can identify TCFA and assess cap thickness, which provides an opportunity to assess plaque vulnerability. We developed an automated method that can detect lipidous plaque and assess fibrous cap thickness in IVOCT images. This study analyzed a total of 4,360 IVOCT image frames of 77 lesions among 41 patients. To improve segmentation performance, preprocessing included lumen segmentation, pixel-shifting, and noise filtering on the raw polar (r, theta) IVOCT images. We used the DeepLab-v3 plus deep learning model to classify lipidous plaque pixels. After lipid detection, we automatically detected the outer border of the fibrous cap using a special dynamic programming algorithm and assessed the cap thickness. Our method provided excellent discriminability of lipid plaque with a sensitivity of 85.8% and A-line Dice coefficient of 0.837. By comparing lipid angle measurements between two analysts following editing of our automated software, we found good agreement by Bland-Altman analysis (difference 6.7+/-17 degree; mean 196 degree). Our method accurately detected the fibrous cap from the detected lipid plaque. Automated analysis required a significant modification for only 5.5% frames. Furthermore, our method showed a good agreement of fibrous cap thickness between two analysts with Bland-Altman analysis (4.2+/-14.6 micron; mean 175 micron), indicating little bias between users and good reproducibility of the measurement. We developed a fully automated method for fibrous cap quantification in IVOCT images, resulting in good agreement with determinations by analysts. The method has great potential to enable highly automated, repeatable, and comprehensive evaluations of TCFAs.

不工会是骨科诊所面临的针对技术困难和高成本拍摄骨间毛细血管面临的挑战之一。细分容器和填充毛细血管对于理解毛细血管生长遇到的障碍至关重要。但是，现有用于血管分割的数据集主要集中在人体的大血管上，缺乏标记的毛细管图像数据集极大地限制了血管分割和毛细血管填充的方法论开发和应用。在这里，我们提出了一个名为IFCIS-155的基准数据集，由155个2D毛细管图像组成，该图像具有分割边界和由生物医学专家注释的血管填充物，以及19个大型高分辨率3D 3D毛细管图像。为了获得更好的骨间毛细血管图像，我们利用最先进的免疫荧光成像技术来突出骨间毛细血管的丰富血管形态。我们进行全面的实验，以验证数据集和基准测试深度学习模型的有效性（\ eg UNET/UNET ++和修改后的UNET/UNET ++）。我们的工作提供了一个基准数据集，用于培训毛细管图像细分的深度学习模型，并为未来的毛细管研究提供了潜在的工具。 IFCIS-155数据集和代码均可在\ url {https://github.com/ncclabsustech/ifcis-55}上公开获得。

机器学习和计算机视觉技术近年来由于其自动化，适合性和产生惊人结果的能力而迅速发展。因此，在本文中，我们调查了2014年至2022年之间发表的关键研究，展示了不同的机器学习算法研究人员用来分割肝脏，肝肿瘤和肝脉管结构的研究。我们根据感兴趣的组织（肝果，肝肿瘤或肝毒剂）对被调查的研究进行了划分，强调了同时解决多个任务的研究。此外，机器学习算法被归类为受监督或无监督的，如果属于某个方案的工作量很大，则将进一步分区。此外，对文献和包含上述组织面具的网站发现的不同数据集和挑战进行了彻底讨论，强调了组织者的原始贡献和其他研究人员的贡献。同样，在我们的评论中提到了文献中过度使用的指标，这强调了它们与手头的任务的相关性。最后，强调创新研究人员应对需要解决的差距的关键挑战和未来的方向，例如许多关于船舶分割挑战的研究的稀缺性以及为什么需要早日处理他们的缺席。

病变分割是放射线工作流程的关键步骤。手动分割需要长时间的执行时间，并且容易发生可变性，从而损害了放射线研究及其鲁棒性的实现。在这项研究中，对非小细胞肺癌患者的计算机断层扫描图像进行了深入学习的自动分割方法。还评估了手动与自动分割在生存放射模型的性能中的使用。方法总共包括899名NSCLC患者（2个专有：A和B，1个公共数据集：C）。肺部病变的自动分割是通过训练先前开发的建筑NNU-NET进行的，包括2D，3D和级联方法。用骰子系数评估自动分割的质量，以手动轮廓为参考。通过从数据集A的手动和自动轮廓中提取放射性的手工制作和深度学习特征来探索自动分割对患者生存的放射素模型对患者生存的性能的影响。评估并比较模型的精度。结果通过平均2D和3D模型的预测以及应用后处理技术来提取最大连接的组件，可以实现具有骰子= 0.78 +（0.12）的自动和手动轮廓之间的最佳一致性。当使用手动或自动轮廓，手工制作或深度特征时，在生存模型的表现中未观察到统计差异。最好的分类器显示出0.65至0.78之间的精度。结论NNU-NET在自动分割肺部病变中的有希望的作用已得到证实，从而大大降低了时必的医生的工作量，而不会损害基于放射线学的生存预测模型的准确性。