在本文中，我们认为由于专家的昂贵的像素级注释以及大量未经发布的正常和异常图像扫描，近年来近年来引起了近年来越来越多的注意力的问题。我们介绍了一个分割网络，该分割网络利用对抗学习将图像分成两种切割，其中一个落入用户提供的参考分布。这种基于对抗的选择性切割网络（ASC-Net）桥接基于簇的深度分割和基于对抗基于对抗的异常/新奇检测算法的两个域。我们的ASC网络从正常和异常的医疗扫描中学到医疗扫描中的分段异常，没有任何掩盖的监督。我们在三个公共数据集中评估这一无监督的异常分段模型，即脑肿瘤细分的Brats 2019，肝脏病变分割和脑病变细分的MS-SEG 2015，以及脑肿瘤细分的私人数据集。与现有方法相比，我们的模型展示了无监督异常分段任务中的巨大性能增益。虽然与监督学习算法相比，仍有进一步提高性能的空间，但有希望的实验结果和有趣的观察揭示了使用用户定义的知识构建无监督学习算法的医疗异常识别。

人脑解剖图像的专家解释是神经放射学的中心部分。已经提出了几种基于机器学习的技术来协助分析过程。但是，通常需要对ML模型进行培训以执行特定的任务，例如脑肿瘤分割或分类。相应的培训数据不仅需要费力的手动注释，而且人脑MRI中可以存在多种异常 - 甚至同时发生，这使得所有可能的异常情况都非常具有挑战性。因此，可能的解决方案是一种无监督的异常检测（UAD）系统，可以从健康受试者的未标记数据集中学习数据分布，然后应用以检测​​分布样本。然后，这种技术可用于检测异常 - 病变或异常，例如脑肿瘤，而无需明确训练该特定病理的模型。过去已经为此任务提出了几种基于变异的自动编码器（VAE）技术。即使它们在人为模拟的异常情况下表现良好，但其中许多在检测临床数据中的异常情况下表现较差。这项研究提出了“上下文编码” VAE（CEVAE）模型的紧凑版本，并结合了预处理和后处理步骤，创建了UAD管道（Strega）（Strega），该步骤对临床数据更强大，并显示其在检测到其检测方面的适用性脑MRI中的肿瘤等异常。 The proposed pipeline achieved a Dice score of 0.642$\pm$0.101 while detecting tumours in T2w images of the BraTS dataset and 0.859$\pm$0.112 while detecting artificially induced anomalies, while the best performing baseline achieved 0.522$\pm$0.135 and 0.783$\ PM分别为0.111美元。

当前的无监督异常定位方法依赖于生成模型来学习正常图像的分布，后来用于识别从重建图像上的错误中得出的潜在异常区域。但是，几乎所有先前的文献的主要局限性是需要使用异常图像来设置特定于类的阈值以定位异常。这限制了它们在现实的情况下的可用性，其中通常只能访问正常数据。尽管存在这一主要缺点，但只有少量作品通过在培训期间将监督整合到注意地图上，从而解决了这一限制。在这项工作中，我们提出了一种新颖的公式，不需要访问异常的图像来定义阈值。此外，与最近的工作相反，提出的约束是以更有原则的方式制定的，在约束优化方面利用了知名的知识。特别是，对先前工作中注意图的平等约束被不平等约束所取代，这允许更具灵活性。此外，为了解决基于惩罚的功能的局限性，我们采用了流行的对数栏方法的扩展来处理约束。最后，我们提出了一个替代正规化项，该项最大化了注意图的香农熵，从而减少了所提出模型的超参数量。关于脑病变细分的两个公开数据集的全面实验表明，所提出的方法基本上优于相关文献，为无监督病变细分建立了新的最新结果，而无需访问异常图像。

目前无监督的异常本地化方法依赖于生成模型来学习正常图像的分布，后来用于识别从重建图像上的误差导出的潜在的异常区域。然而，几乎所有先前文献的主要限制是需要采用异常图像来设置特定类阈值以定位异常。这限制了它们在现实方案中的可用性，通常可以访问正常数据。尽管存在这一重大缺点，但只有少数工程才能通过整合在培训期间对关注地图的监督来解决了这一限制。在这项工作中，我们提出了一种新的制定，不需要访问异常来定义阈值的图像。此外，与最近的工作相反，所提出的约束以更具原则的方式配制，利用了在约束优化中的知名知识。特别是，在现有工作中的注意图上的平等限制由不等式约束取代，这允许更灵活性。此外，为了解决基于惩罚的函数的限制，我们使用流行的日志屏障方法的扩展来处理约束。对流行的Brats'19数据集的综合实验表明，该方法的方法显着优于相关文献，为无监督的病变细分建立了新的最先进结果。

无监督的异常检测已成为一种流行的方法，可以检测医学图像中的病理，因为它不需要监督或标签进行训练。最常见的是，异常检测模型会生成输入映像的“正常”版本，而Pixel $ l^p $ - 两者的差异用于本地化异常。但是，大多数医学图像中存在的复杂解剖结构的不完善重建通常是由于不完善的重建而发生的。该方法还无法检测到没有与周围组织的强度差异很大的异常。我们建议使用特征映射功能解决此问题，该功能将输入强度图像转换为具有多个通道的空间，在该空间中可以沿着从原始图像提取的不同判别特征地图检测到异常。然后，我们使用结构相似性损失在该空间中训练自动编码器模型，该模型不仅考虑强度差异，而且考虑对比度和结构。我们的方法大大提高了大脑MRI的两个医学数据集的性能。代码和实验可从https://github.com/felime/feature-autoencoder获得

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。

In medical image analysis, automated segmentation of multi-component anatomical structures, which often have a spectrum of potential anomalies and pathologies, is a challenging task. In this work, we develop a multi-step approach using U-Net-based neural networks to initially detect anomalies (bone marrow lesions, bone cysts) in the distal femur, proximal tibia and patella from 3D magnetic resonance (MR) images of the knee in individuals with varying grades of osteoarthritis. Subsequently, the extracted data are used for downstream tasks involving semantic segmentation of individual bone and cartilage volumes as well as bone anomalies. For anomaly detection, the U-Net-based models were developed to reconstruct the bone profiles of the femur and tibia in images via inpainting so anomalous bone regions could be replaced with close to normal appearances. The reconstruction error was used to detect bone anomalies. A second anomaly-aware network, which was compared to anomaly-na\"ive segmentation networks, was used to provide a final automated segmentation of the femoral, tibial and patellar bones and cartilages from the knee MR images containing a spectrum of bone anomalies. The anomaly-aware segmentation approach provided up to 58% reduction in Hausdorff distances for bone segmentations compared to the results from the anomaly-na\"ive segmentation networks. In addition, the anomaly-aware networks were able to detect bone lesions in the MR images with greater sensitivity and specificity (area under the receiver operating characteristic curve [AUC] up to 0.896) compared to the anomaly-na\"ive segmentation networks (AUC up to 0.874).

在本文中，我们针对零射肿瘤分割的自我监督代表学习。我们提出以下贡献：首先，我们主张零拍摄设置，其中预培训的模型应该直接适用于下游任务，而无需使用任何手动注释。其次，我们从“层分解”中获取灵感，并创新了模拟肿瘤数据的培训制度。第三，我们进行广泛的消融研究，以分析数据模拟中的关键组成部分，并验证不同代理任务的必要性。我们证明，在模拟中具有足够的质地随机化，培训的模型可以毫不费力地推广到分段实际肿瘤数据。第四，我们的方法在不同下游数据集上实现了零射肿瘤分割的优异成果，对于脑肿瘤细分和LITS2017进行肝脏肿瘤分割。在评估低注释制度下评估肿瘤细分的模型可转移性，拟议方法也优于所有现有的自我监督方法，在实际情况下开辟了自我监督学习的使用。

多发性硬化症（MS）是中枢神经系统的慢性炎症和退行性疾病，其特征在于，白色和灰质的外观与个体患者的神经症状和标志进行地平整相关。磁共振成像（MRI）提供了详细的体内结构信息，允许定量和分类MS病变，其批判性地通知疾病管理。传统上，MS病变在2D MRI切片上手动注释，一个流程效率低，易于观察室内误差。最近，已经提出了自动统计成像分析技术以基于MRI体素强度检测和分段段病变。然而，它们的有效性受到MRI数据采集技术的异质性和MS病变的外观的限制。通过直接从图像学习复杂的病变表现，深度学习技术已经在MS病变分割任务中取得了显着的突破。在这里，我们提供了全面审查最先进的自动统计和深度学习MS分段方法，并讨论当前和未来的临床应用。此外，我们审查了域适应等技术策略，以增强现实世界临床环境中的MS病变分段。

Clinical diagnostic and treatment decisions rely upon the integration of patient-specific data with clinical reasoning. Cancer presents a unique context that influence treatment decisions, given its diverse forms of disease evolution. Biomedical imaging allows noninvasive assessment of disease based on visual evaluations leading to better clinical outcome prediction and therapeutic planning. Early methods of brain cancer characterization predominantly relied upon statistical modeling of neuroimaging data. Driven by the breakthroughs in computer vision, deep learning became the de facto standard in the domain of medical imaging. Integrated statistical and deep learning methods have recently emerged as a new direction in the automation of the medical practice unifying multi-disciplinary knowledge in medicine, statistics, and artificial intelligence. In this study, we critically review major statistical and deep learning models and their applications in brain imaging research with a focus on MRI-based brain tumor segmentation. The results do highlight that model-driven classical statistics and data-driven deep learning is a potent combination for developing automated systems in clinical oncology.

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。

肺癌是最致命的癌症之一，部分诊断和治疗取决于肿瘤的准确描绘。目前是最常见的方法的人以人为本的分割，须遵守观察者间变异性，并且考虑到专家只能提供注释的事实，也是耗时的。最近展示了有前途的结果，自动和半自动肿瘤分割方法。然而，随着不同的研究人员使用各种数据集和性能指标验证了其算法，可靠地评估这些方法仍然是一个开放的挑战。通过2018年IEEE视频和图像处理（VIP）杯竞赛创建的计算机断层摄影扫描（LOTUS）基准测试的肺起源肿瘤分割的目标是提供唯一的数据集和预定义的指标，因此不同的研究人员可以开发和以统一的方式评估他们的方法。 2018年VIP杯始于42个国家的全球参与，以获得竞争数据。在注册阶段，有129名成员组成了来自10个国家的28个团队，其中9个团队将其达到最后阶段，6队成功完成了所有必要的任务。简而言之，竞争期间提出的所有算法都是基于深度学习模型与假阳性降低技术相结合。三种决赛选手开发的方法表明，有希望的肿瘤细分导致导致越来越大的努力应降低假阳性率。本次竞争稿件概述了VIP-Cup挑战，以及所提出的算法和结果。

\ textit {objection：}基于gadolinium的对比剂（GBCA）已被广泛用于更好地可视化脑磁共振成像中的疾病（MRI）。然而，大脑和身体内部的gadolin量引起了人们对使用GBCA的安全问题。因此，在提供类似的对比度信息的同时，可以减少甚至消除GBCA暴露的新方法的发展将在临床上具有重大用途。 \ textit {方法：}在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习的方法，用于对脑肿瘤患者的对比增强T1合成。 3D高分辨率完全卷积网络（FCN）通过处理和聚合并行的多尺度信息保持高分辨率信息，旨在将前对比度MRI序列映射到对比度增强的MRI序列。具体而言，将三个前对比的MRI序列T1，T2和表观扩散系数图（ADC）用作输入，而对比后T1序列则被用作目标输出。为了减轻正常组织与肿瘤区域之间的数据不平衡问题，我们引入了局部损失，以改善肿瘤区域的贡献，从而可以更好地增强对肿瘤的增强结果。 \ textIt {结果：}进行了广泛的定量和视觉评估，我们提出的模型在大脑中达到28.24db的PSNR，在肿瘤区域达到21.2db。 \ textit {结论和意义：}我们的结果表明，用深度学习产生的合成对比图像代替GBCA的潜力。代码可在\ url {https://github.com/chenchao666/contrast-enhanced-mri-synthesis中获得

脑肿瘤分割是医学图像分析中最具挑战性问题之一。脑肿瘤细分的目标是产生准确描绘脑肿瘤区域。近年来，深入学习方法在解决各种计算机视觉问题时表现出了有希望的性能，例如图像分类，对象检测和语义分割。基于深度学习的方法已经应用于脑肿瘤细分并取得了有希望的结果。考虑到最先进技术所制作的显着突破，我们使用本调查来提供最近开发的深层学习脑肿瘤分割技术的全面研究。在本次调查中选择并讨论了100多篇科学论文，广泛地涵盖了网络架构设计，在不平衡条件下的细分等技术方面，以及多种方式流程。我们还为未来的发展方向提供了富有洞察力的讨论。

创伤性脑损伤（TBI）患者的脑网络分析对于其意识水平评估和预后评估至关重要，这需要分割某些意识相关的大脑区域。但是，由于很难收集TBI患者的手动注释的MR扫描，因此很难构建TBI分割模型。数据增强技术可用于缓解数据稀缺问题。但是，常规数据增强策略（例如空间和强度转化）无法模仿创伤性大脑中的变形和病变，这限制了后续分割任务的性能。为了解决这些问题，我们提出了一种名为TBIGA的新型医学图像授课模型，以通过配对的脑标签图合成TBI MR扫描。我们的TBIGAN方法的主要优势在于，它可以同时生成TBI图像和相应的标签映射，这在以前的医学图像的先前涂上方法中尚未实现。我们首先按照粗到细节的方式在边缘信息的指导下生成成分的图像，然后将合成强度图像用作标签上填充的先验。此外，我们引入了基于注册的模板增强管道，以增加合成图像对的多样性并增强数据增强能力。实验结果表明，提出的TBIGAN方法可以产生具有高质量和有效标签图的足够合成的TBI图像，这可以大大改善与替代方案相比的2D和3D创伤性脑部分割性能。

Automatic segmentation is essential for the brain tumor diagnosis, disease prognosis, and follow-up therapy of patients with gliomas. Still, accurate detection of gliomas and their sub-regions in multimodal MRI is very challenging due to the variety of scanners and imaging protocols. Over the last years, the BraTS Challenge has provided a large number of multi-institutional MRI scans as a benchmark for glioma segmentation algorithms. This paper describes our contribution to the BraTS 2022 Continuous Evaluation challenge. We propose a new ensemble of multiple deep learning frameworks namely, DeepSeg, nnU-Net, and DeepSCAN for automatic glioma boundaries detection in pre-operative MRI. It is worth noting that our ensemble models took first place in the final evaluation on the BraTS testing dataset with Dice scores of 0.9294, 0.8788, and 0.8803, and Hausdorf distance of 5.23, 13.54, and 12.05, for the whole tumor, tumor core, and enhancing tumor, respectively. Furthermore, the proposed ensemble method ranked first in the final ranking on another unseen test dataset, namely Sub-Saharan Africa dataset, achieving mean Dice scores of 0.9737, 0.9593, and 0.9022, and HD95 of 2.66, 1.72, 3.32 for the whole tumor, tumor core, and enhancing tumor, respectively. The docker image for the winning submission is publicly available at (https://hub.docker.com/r/razeineldin/camed22).

基于深度学习的半监督学习（SSL）方法在医学图像细分中实现了强大的性能，可以通过使用大量未标记的数据来减轻医生昂贵的注释。与大多数现有的半监督学习方法不同，基于对抗性训练的方法通过学习分割图的数据分布来区分样本与不同来源，导致细分器生成更准确的预测。我们认为，此类方法的当前绩效限制是特征提取和学习偏好的问题。在本文中，我们提出了一种新的半监督的对抗方法，称为贴片置信疗法训练（PCA），用于医疗图像分割。我们提出的歧视器不是单个标量分类结果或像素级置信度图，而是创建贴片置信图，并根据斑块的规模进行分类。未标记数据的预测学习了每个贴片中的像素结构和上下文信息，以获得足够的梯度反馈，这有助于歧视器以融合到最佳状态，并改善半监督的分段性能。此外，在歧视者的输入中，我们补充了图像上的语义信息约束，使得未标记的数据更简单，以适合预期的数据分布。关于自动心脏诊断挑战（ACDC）2017数据集和脑肿瘤分割（BRATS）2019挑战数据集的广泛实验表明，我们的方法优于最先进的半监督方法，这证明了其对医疗图像分割的有效性。

The existence of completely aligned and paired multi-modal neuroimaging data has proved its effectiveness in diagnosis of brain diseases. However, collecting the full set of well-aligned and paired data is expensive or even impractical, since the practical difficulties may include high cost, long time acquisition, image corruption, and privacy issues. A realistic solution is to explore either an unsupervised learning or a semi-supervised learning to synthesize the absent neuroimaging data. In this paper, we are the first one to comprehensively approach cross-modality neuroimage synthesis task from different perspectives, which include the level of the supervision (especially for weakly-supervised and unsupervised), loss function, evaluation metrics, the range of modality synthesis, datasets (aligned, private and public) and the synthesis-based downstream tasks. To begin with, we highlight several opening challenges for cross-modality neuroimage sysnthesis. Then we summarize the architecture of cross-modality synthesis under various of supervision level. In addition, we provide in-depth analysis of how cross-modality neuroimage synthesis can improve the performance of different downstream tasks. Finally, we re-evaluate the open challenges and point out the future directions for the remaining challenges. All resources are available at https://github.com/M-3LAB/awesome-multimodal-brain-image-systhesis

Glioblastomas是最具侵略性的快速生长的主要脑癌，起源于大脑的胶质细胞。准确鉴定恶性脑肿瘤及其子区域仍然是医学图像分割中最具挑战性问题之一。脑肿瘤分割挑战（Brats）是自动脑胶质细胞瘤分割算法的流行基准，自于其启动。在今年的挑战中，Brats 2021提供了2,000名术前患者的最大多参数（MPMRI）数据集。在本文中，我们提出了两个深度学习框架的新聚合，即在术前MPMRI中的自动胶质母细胞瘤识别的Deepseg和NNU-Net。我们的集合方法获得了92.00,87.33和84.10和Hausdorff距离为3.81,8.91和16.02的骰子相似度分数，用于增强肿瘤，肿瘤核心和全肿瘤区域，单独进行。这些实验结果提供了证据表明它可以在临床上容易地应用，从而助攻脑癌预后，治疗计划和治疗反应监测。

当前，借助监督学习方法，基于深度学习的视觉检查已取得了非常成功的成功。但是，在实际的工业场景中，缺陷样本的稀缺性，注释的成本以及缺乏缺陷的先验知识可能会使基于监督的方法无效。近年来，无监督的异常定位算法已在工业检查任务中广泛使用。本文旨在通过深入学习在工业图像中无视无视的异常定位中的最新成就来帮助该领域的研究人员。该调查回顾了120多个重要出版物，其中涵盖了异常定位的各个方面，主要涵盖了所审查方法的各种概念，挑战，分类法，基准数据集和定量性能比较。在审查迄今为止的成就时，本文提供了一些未来研究方向的详细预测和分析。这篇综述为对工业异常本地化感兴趣的研究人员提供了详细的技术信息，并希望将其应用于其他领域的异常本质。