This paper presents a subsampling-task paradigm for data-driven task-specific experiment design (ED) and a novel method in populationwide supervised feature selection (FS). Optimal ED, the choice of sampling points under constraints of limited acquisition-time, arises in a wide variety of scientific and engineering contexts. However the continuous optimization used in classical approaches depend on a-priori parameter choices and challenging non-convex optimization landscapes. This paper proposes to replace this strategy with a subsampling-task paradigm, analogous to populationwide supervised FS. In particular, we introduce JOFSTO, which performs JOint Feature Selection and Task Optimization. JOFSTO jointly optimizes two coupled networks: one for feature scoring, which provides the ED, the other for execution of a downstream task or process. Unlike most FS problems, e.g. selecting protein expressions for classification, ED problems typically select from highly correlated globally informative candidates rather than seeking a small number of highly informative features among many uninformative features. JOFSTO's construction efficiently identifies potentially correlated, but effective subsets and returns a trained task network. We demonstrate the approach using parameter estimation and mapping problems in clinically-relevant applications in quantitative MRI and in hyperspectral imaging. Results from simulations and empirical data show the subsampling-task paradigm strongly outperforms classical ED, and within our paradigm, JOFSTO outperforms state-of-the-art supervised FS techniques. JOFSTO extends immediately to wider image-based ED problems and other scenarios where the design must be specified globally across large numbers of acquisitions. Code will be released.

我们提出了Prosub：渐进式采样，这是一种基于深度学习的自动化方法，该方法是一个过采样的数据集（例如，多通道的3D图像），信息损失最小。我们以最近的双NETWORK方法为基础，该方法赢得了MICCAI多扩散（MUDI）定量MRI测量测量取样重建挑战，但通过在艰难的决策边界进行下采样，遭受了深度学习训练的不稳定。 Prosub使用递归功能消除（RFE）的范式，并在深度学习训练期间逐步进行亚子样本测量，从而提高优化稳定性。 Prosub还集成了神经体系结构搜索（NAS）范式，从而允许网络体系结构超参数响应亚群采样过程。我们显示，Prosub优于Mudi Miccai挑战的获胜者，在MUDI挑战子任务和对临床应用有用的下游过程的定性改进方面产生了> 18％的MSE。我们还展示了合并NAS并分析Prosub组件的效果的好处。由于我们的方法概括了除MRI测量选择重建之外的其他问题，因此我们的代码是https://github.com/sbb-gh/prosub

从磁共振成像（MRI）数据（称为颅骨条状）中去除非脑信号是许多神经图像分析流的组成部分。尽管它们很丰富，但通常是针对具有特定采集特性的图像量身定制的，即近乎各向异性的分辨率和T1加权（T1W）MRI对比度，这些分辨率在研究环境中很普遍。结果，现有的工具倾向于适应其他图像类型，例如在诊所常见的快速旋转回声（FSE）MRI中获得的厚切片。尽管近年来基于学习的大脑提取方法已获得吸引力，但这些方法面临着类似的负担，因为它们仅对训练过程中看到的图像类型有效。为了在成像协议的景观中实现强大的颅骨缠身，我们引入了Synthstrip，这是一种快速，基于学习的脑萃取工具。通过利用解剖学分割来生成具有解剖学，强度分布和远远超过现实医学图像范围的完全合成训练数据集，Synthstrip学会了成功推广到各种真实获得的大脑图像，从而消除了使用训练数据的需求目标对比。我们证明了合成条的功效对受试者人群的各种图像采集和决议的功效，从新生儿到成人。我们显示出与流行的颅骨基线的准确性的实质性提高 - 所有这些基线都采用单个训练有素的模型。我们的方法和标记的评估数据可在https://w3id.org/synthstrip上获得。

扩散加权图像（DWIS）中的噪声降低了扩散张量磁共振成像（DTI）导出的微结构参数的准确性和精度，并导致延长的采集时间来实现改进的信噪比（SNR）。基于深度学习的图像去噪使用卷积神经网络（CNNS）具有卓越的性能，但通常需要额外的高SNR数据来监督CNN的培训，这降低了实际可行性。我们开发了一个自我监督的深度学习的方法，标题为“SDNDTI”，用于去噪DTI数据，这不需要额外的高SNR数据进行培训。具体地，SDNDTI将多向DTI数据划分为许多子集，每个子​​集中沿着沿着最佳选择的扩散编码方向组成的六个DWI卷，该编码方向是对张力配件的稳健，然后沿着拟合的扩散张量沿所有获取的方向合成DWI体积使用数据的每个子集作为CNN的输入数据。另一方面，SDNDTI沿着使用所有获取的数据作为训练目标的扩散张量，沿着获取的扩散编码方向合成DWI卷。 SDNDTI使用深3维CNN从合成的DWI卷中的每个子集中消除噪声，以匹配清洁器目标DWI卷的质量，通过平均所有去噪数据的所有子集实现更高的SNR。 SDNDTI的去噪功效在于人类连接项目（HCP）提供的两种数据集和衰老中的寿命HCP。 SDNDTI结果保留了图像清晰度和纹理细节，并大大改善了原始数据的影响。 SDNDTI的结果与来自最先进的传统去噪算法包括BM4D，AONLM和MPPCA的常规去噪算法的结果相当。

敏感性张量成像（STI）是一种新兴的磁共振成像技术，它以二阶张量模型来表征各向异性组织磁敏感性。 STI有可能为白质纤维途径的重建以及在MM分辨率下的大脑中的髓磷脂变化的检测提供信息，这对于理解健康和患病大脑的大脑结构和功能具有很大的价值。但是，STI在体内的应用受到了繁琐且耗时的采集要求，以测量易感性引起的MR相变为多个（通常超过六个）的头部方向。由于头圈的物理限制，头部旋转角的限制增强了这种复杂性。结果，STI尚未广泛应用于体内研究。在这项工作中，我们通过为STI的图像重建算法提出利用数据驱动的先验来解决这些问题。我们的方法称为DEEPSTI，通过深层神经网络隐式地了解了数据，该网络近似于STI的正常器函数的近端操作员。然后，使用学习的近端网络对偶极反转问题进行迭代解决。使用模拟和体内人类数据的实验结果表明，根据重建张量图，主要特征向量图和拖拉术结果，对最先进的算法的改进很大六个不同的方向。值得注意的是，我们的方法仅在人体内的一个方向上实现了有希望的重建结果，我们证明了该技术在估计多发性硬化症患者中估计病变易感性各向异性的潜在应用。

扩散张量心脏磁共振（DT-CMR）使我们能够探测体内心肌内心肌细胞的微观结构排列，这是不可侵袭性的，这是其他成像方式不允许的。这种创新的技术可以彻底改变执行心脏临床诊断，风险分层，预后和治疗随访的能力。但是，DT-CMR目前效率低下，获得单个2D静态图像所需的六分钟以上。因此，DT-CMR目前仅限于研究，但在临床上不使用。我们建议减少生产DT-CMR数据集并随后将其降低所需的重复次数，从而减少通过线性因子的采集时间，同时保持可接受的图像质量。我们提出的基于生成的对抗网络，视觉变压器和合奏学习的方法比以前提出的方法表现出色，而且要好得多，从而使单一的呼吸息dt-CMR更接近现实。

物理驱动的深度学习方法已成为计算磁共振成像（MRI）问题的强大工具，将重建性能推向新限制。本文概述了将物理信息纳入基于学习的MRI重建中的最新发展。我们考虑了用于计算MRI的线性和非线性正向模型的逆问题，并回顾了解决这些方法的经典方法。然后，我们专注于物理驱动的深度学习方法，涵盖了物理驱动的损失功能，插件方法，生成模型和展开的网络。我们重点介绍了特定于领域的挑战，例如神经网络的实现和复杂值的构建基块，以及具有线性和非线性正向模型的MRI转换应用。最后，我们讨论常见问题和开放挑战，并与物理驱动的学习与医学成像管道中的其他下游任务相结合时，与物理驱动的学习的重要性联系在一起。

非常希望知道模型的预测是多么不确定，特别是对于复杂的模型和难以理解的模型，如深度学习。虽然在扩散加权MRI中使用深度学习方法，但事先作品没有解决模型不确定性的问题。在这里，我们提出了一种深入的学习方法来估计扩散张量并计算估计不确定性。数据相关的不确定性由网络直接计算，并通过损耗衰减学习。使用Monte Carlo辍学来计算模型不确定性。我们还提出了一种评估预测不确定性的质量的新方法。我们将新方法与标准最小二乘张量估计和基于引导的不确定性计算技术进行比较。我们的实验表明，当测量数量小时，深度学习方法更准确，并且其不确定性预测比标准方法更好地校准。我们表明，新方法计算的估计不确定性可以突出显示模型的偏置，检测域移位，并反映测量中的噪声强度。我们的研究表明了基于深度学习的扩散MRI分析中建模预测不确定性的重要性和实际价值。

每年都会在医院中获得数百万个大脑MRI扫描，这比任何研究数据集的规模都要大得多。因此，分析此类扫描的能力可以改变神经成像研究。然而，由于没有自动化算法可以应对临床采集的高度可变性（MR对比度，分辨率，方向等），因此它们的潜力仍未开发。在这里，我们提出了Synthseg+，这是一个AI分割套件，首次可以对异质临床数据集进行强有力的分析。具体而言，除了全脑分割外，SynthSeg+还执行皮质细胞，颅内体积估计和自动检测故障分割（主要是由质量非常低的扫描引起的）。我们在七个实验中证明了合成++，包括对14,000张扫描的老化研究，在该研究中，它准确地复制了在质量更高的数据上观察到的萎缩模式。 Synthseg+公开发布是一种现成的工具，可在广泛设置中解锁定量形态计量学的潜力。

通过进入肿瘤细胞浓度的空间分布，诊断患有脑肿瘤的患者的目前的治疗计划可显着受益。现有的诊断方式，例如磁共振成像（MRI），对比具有高细胞密度的井区域。然而，它们不会描绘低浓度的区域，这通常可以用作治疗后肿瘤的二次出现的来源。肿瘤生长的数值模拟通过提供肿瘤细胞的全部空间分布估计来补充成像信息。近年来，发表了一种基于医学形象的肿瘤建模的文献语料。它包括描述前向肿瘤生长模型的不同数学形式主义。除了旁边，开发了各种参数推断方案以进行高效的肿瘤模型个性化，即解决逆问题。然而，所有现有方法的统一缺点是模型个性化的时间复杂性，禁止建模潜在集成到临床环境中。在这项工作中，我们介绍了一种方法论从T1GD和Flair MRI医学扫描中介绍了推断脑肿瘤的特异性空间分布。作为\ Textit {Learn-Morph-推断}该方法按照广泛可用的硬件的分钟顺序实现实时性能，并且在不同复杂性的肿瘤模型中，计算时间稳定，例如反应 - 扩散和反应 - 平程 - 扩散模型。我们相信拟议的逆解决方案方法不仅弥合脑肿瘤个性化的临床翻译方式，而且也可以通过其他科学和工程领域来采用。

放射线学使用定量医学成像特征来预测临床结果。目前，在新的临床应用中，必须通过启发式试验和纠正过程手动完成各种可用选项的最佳放射组方法。在这项研究中，我们提出了一个框架，以自动优化每个应用程序的放射线工作流程的构建。为此，我们将放射线学作为模块化工作流程，并为每个组件包含大量的常见算法。为了优化每个应用程序的工作流程，我们使用随机搜索和结合使用自动化机器学习。我们在十二个不同的临床应用中评估我们的方法，从而在曲线下导致以下区域：1）脂肪肉瘤（0.83）； 2）脱粘型纤维瘤病（0.82）; 3）原发性肝肿瘤（0.80）; 4）胃肠道肿瘤（0.77）； 5）结直肠肝转移（0.61）; 6）黑色素瘤转移（0.45）; 7）肝细胞癌（0.75）; 8）肠系膜纤维化（0.80）; 9）前列腺癌（0.72）； 10）神经胶质瘤（0.71）; 11）阿尔茨海默氏病（0.87）;和12）头颈癌（0.84）。我们表明，我们的框架具有比较人类专家的竞争性能，优于放射线基线，并且表现相似或优于贝叶斯优化和更高级的合奏方法。最后，我们的方法完全自动优化了放射线工作流的构建，从而简化了在新应用程序中对放射线生物标志物的搜索。为了促进可重复性和未来的研究，我们公开发布了六个数据集，框架的软件实施以及重现这项研究的代码。

大多数机器学习算法由一个或多个超参数配置，必须仔细选择并且通常会影响性能。为避免耗时和不可递销的手动试验和错误过程来查找性能良好的超参数配置，可以采用各种自动超参数优化（HPO）方法，例如，基于监督机器学习的重新采样误差估计。本文介绍了HPO后，本文审查了重要的HPO方法，如网格或随机搜索，进化算法，贝叶斯优化，超带和赛车。它给出了关于进行HPO的重要选择的实用建议，包括HPO算法本身，性能评估，如何将HPO与ML管道，运行时改进和并行化结合起来。这项工作伴随着附录，其中包含关于R和Python的特定软件包的信息，以及用于特定学习算法的信息和推荐的超参数搜索空间。我们还提供笔记本电脑，这些笔记本展示了这项工作的概念作为补充文件。

我们介绍了用于分析功能磁共振成像（FMRI）数据的TFF变压器框架。TFF采用基于变压器的架构和两阶段培训方法。首先，自我监督培训适用于FMRI扫描的集合，其中模型培训用于重建3D卷数据。其次，预训练模型在特定任务上进行了微调，利用地面真理标签。我们的结果显示了各种FMRI任务的最先进的性能，包括年龄和性别预测，以及精神分裂症认可。

我们提出了明确结合频率和图像特征表示的神经网络层，并表明它们可以用作频率空间数据重建的多功能构建块。我们的工作是由MRI习得引起的挑战所激发的，该挑战是信号是所需图像的傅立叶变换。提出的联合学习方案既可以校正频率空间的天然伪像，又可以操纵图像空间表示，以重建网络各层的相干图像结构。这与图像重建的大多数当前深度学习方法形成鲜明对比，该方法分别处理频率和图像空间特征，并且通常在两个空间之一中仅运行。我们证明了联合卷积学习在各种任务中的优势，包括运动校正，denosing，从不足采样的采集中重建，以及对模拟和现实世界多层MRI数据的混合采样和运动校正。联合模型在所有任务和数据集中都始终如一地产生高质量的输出图像。当整合到具有物理启发的数据一致性约束的最终采样重建的情况下，将其集成到艺术风化的优化网络中时，提议的体系结构显着改善了优化景观，从而产生了减少训练时间的数量级。该结果表明，联合表示特别适合深度学习网络中的MRI信号。我们的代码和预算模型可在https://github.com/nalinimsingh/interlacer上公开获得。

大型医学成像数据集变得越来越多。这些数据集中的一个普遍挑战是确保每个样本满足没有重要人工制品的最低质量要求。尽管已经开发出广泛的现有自动方法来识别医学成像中的缺陷和人工制品，但它们主要依赖于渴望数据的方法。特别是，缺乏可用于培训的手工艺品的足够扫描，在临床研究中设计和部署机器学习方面造成了障碍。为了解决这个问题，我们提出了一个具有四个主要组成部分的新颖框架：（1）一组受磁共振物理启发的手工艺发电机，以损坏大脑MRI扫描和增强培训数据集，（2）一组抽象和工程的功能，紧凑地表示图像，（3）一个特征选择过程，取决于人工制品的类别以提高分类性能，以及（4）一组受过训练以识别人工制品的支持向量机（SVM）分类器。我们的新颖贡献是三重的：首先，我们使用新型的基于物理的人工制品发生器来生成以受控的人工制品作为数据增强技术的合成脑MRI扫描。这将避免使用稀有人工制品的劳动密集型收集和标记过程。其次，我们提出了开发的大量抽象和工程图像特征，以识别9种不同的结构MRI伪像。最后，我们使用一个基于人工制品的功能选择块，该块，对于每类的人工制品，可以找到提供最佳分类性能的功能集。我们对具有人工生成的人工制品的大量数据扫描进行了验证实验，并且在一项多发性硬化症临床试验中，专家确定了真实的人工制品，这表明拟议管道表现优于传统方法。

主要的神经影像学研究推动了1.0 mm以下的3T MRI采集分辨率，以改善结构定义和形态学。然而，只有很少的时间 - 密集的自动化图像分析管道已被验证为高分辨率（雇用）设置。另一方面，有效的深度学习方法很少支持多个固定分辨率（通常1.0 mm）。此外，缺乏标准的杂交数据分辨率以及具有足够覆盖的扫描仪，年龄，疾病或遗传方差的多样化数据的有限可用性会带来额外的，未解决的挑战培训网络。将分辨率独立于基于深度学习的分割，即在一系列不同的体素大小上以其本地分辨率进行分辨率的能力，承诺克服这些挑战，但目前没有这种方法。我们现在通过向决议独立的分割任务（VINN）引入VINOSEIZED独立的神经网络（VINN）来填补这个差距，并呈现FastSurfervinn，（i）建立并实施决议独立，以获得深度学习作为同时支持0.7-1.0 mm的第一种方法分割，（ii）显着优于跨决议的最先进方法，（iii）减轻雇用数据集中存在的数据不平衡问题。总体而言，内部分辨率 - 独立性相互益处雇用和1.0 mm MRI分割。通过我们严格验证的FastSurfervinn，我们将为不同的神经视线镜分析分发一个快速工具。此外，VINN架构表示更广泛应用的有效分辨率的分段方法

Self-supervised image denoising techniques emerged as convenient methods that allow training denoising models without requiring ground-truth noise-free data. Existing methods usually optimize loss metrics that are calculated from multiple noisy realizations of similar images, e.g., from neighboring tomographic slices. However, those approaches fail to utilize the multiple contrasts that are routinely acquired in medical imaging modalities like MRI or dual-energy CT. In this work, we propose the new self-supervised training scheme Noise2Contrast that combines information from multiple measured image contrasts to train a denoising model. We stack denoising with domain-transfer operators to utilize the independent noise realizations of different image contrasts to derive a self-supervised loss. The trained denoising operator achieves convincing quantitative and qualitative results, outperforming state-of-the-art self-supervised methods by 4.7-11.0%/4.8-7.3% (PSNR/SSIM) on brain MRI data and by 43.6-50.5%/57.1-77.1% (PSNR/SSIM) on dual-energy CT X-ray microscopy data with respect to the noisy baseline. Our experiments on different real measured data sets indicate that Noise2Contrast training generalizes to other multi-contrast imaging modalities.

对脑灰质细胞结构的有效表征具有定量敏感性对SOMA密度和体积的敏感性仍然是扩散MRI（DMRI）中的未解决的攻击。解决与细胞建筑特征的DMRI信号相关的问题呼吁通过少数生理相关参数和用于反相模型的算法来定义描述脑组织的数学模型。为了解决这个问题，我们提出了一个新的前向模型，特别是一个新的方程式系统，需要几个相对稀疏的B-shell。然后，我们从贝叶斯分析中应用现代工具，称为无似然推论（LFI）来颠覆我们所提出的模型。与文献中的其他方法相比，我们的算法不仅产生了最能描述给定的观察数据点$ x_0 $的参数向量$ \ theta $的估计，而且还产生了全面的后分发$ p（\ theta | x_0）超过参数空间。这使得模型反演的描述能够更丰富地描述，提供估计参数的可信间隔的指示符以及模型可能呈现不确定性的参数区域的完整表征。我们近似使用深神经密度估计器的后部分布，称为标准化流，并使用来自前向模型的一组重复模拟来拟合它们。我们使用DMIPY验证我们的模拟方法，然后在两个公共可用数据集上应用整个管道。

生成的对抗网络（GAN）是在众多领域成功使用的一种强大的深度学习模型。它们属于一个称为生成方法的更广泛的家族，该家族通过从真实示例中学习样本分布来生成新数据。在临床背景下，与传统的生成方法相比，GAN在捕获空间复杂，非线性和潜在微妙的疾病作用方面表现出增强的能力。这篇综述评估了有关gan在各种神经系统疾病的成像研究中的应用的现有文献，包括阿尔茨海默氏病，脑肿瘤，脑老化和多发性硬化症。我们为每个应用程序提供了各种GAN方法的直观解释，并进一步讨论了在神经影像学中利用gans的主要挑战，开放问题以及有希望的未来方向。我们旨在通过强调如何利用gan来支持临床决策，并有助于更好地理解脑部疾病的结构和功能模式，从而弥合先进的深度学习方法和神经病学研究之间的差距。

信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。