对头部磁共振成像（MRI）检查的需求不断增长，以及全球放射科医生的短缺，导致在全球报告头部MRI扫描所花费的时间增加。对于许多神经系统疾病，这种延迟会导致发病率和死亡率增加。一种自动分解工具可以通过在成像时识别异常并确定这些扫描的报告优先级来减少异常检查的报告时间。在这项工作中，我们提出了一个卷积神经网络，用于检测$ \ text {t} _2 $加权的头部MRI扫描中临床上相关的异常。使用经过验证的神经放射学报告分类器，我们从两家英国两家大型医院进行了43,754张标记的数据集，以进行模型培训，并在800张测试集上证明了准确的分类（AUC下的区域（AUC）= 0.943），由800张扫描集进行了标签。神经放射学家团队。重要的是，当仅在一家医院接受扫描培训时，模型从另一家医院进行了扫描（$ \ delta $ auc $ \ leq $ 0.02）。一项模拟研究表明，我们的模型将使异常检查的平均报告时间从28天到14天，并从两家医院的9天到5天，这表明在临床分类环境中使用了可行性。

最近的人工智能（AI）算法已在各种医学分类任务上实现了放射科医生级的性能。但是，只有少数研究涉及CXR扫描异常发现的定位，这对于向放射学家解释图像级分类至关重要。我们在本文中介绍了一个名为Vindr-CXR的可解释的深度学习系统，该系统可以将CXR扫描分类为多种胸部疾病，同时将大多数类型的关键发现本地化在图像上。 Vindr-CXR接受了51,485次CXR扫描的培训，并通过放射科医生提供的边界盒注释进行了培训。它表现出与经验丰富的放射科医生相当的表现，可以在3,000张CXR扫描的回顾性验证集上对6种常见的胸部疾病进行分类，而在接收器操作特征曲线（AUROC）下的平均面积为0.967（95％置信区间[CI]：0.958---------0.958------- 0.975）。 VINDR-CXR在独立患者队列中也得到了外部验证，并显示出其稳健性。对于具有14种类型病变的本地化任务，我们的自由响应接收器操作特征（FROC）分析表明，VINDR-CXR以每扫描确定的1.0假阳性病变的速率达到80.2％的敏感性。还进行了一项前瞻性研究，以衡量VINDR-CXR在协助六名经验丰富的放射科医生方面的临床影响。结果表明，当用作诊断工具时，提出的系统显着改善了放射科医生本身之间的一致性，平均Fleiss的Kappa的同意增加了1.5％。我们还观察到，在放射科医生咨询了Vindr-CXR的建议之后，在平均Cohen的Kappa中，它们和系统之间的一致性显着增加了3.3％。

目的：为全身CT设计多疾病分类扫描使用自动提取标签从放射科文reports.Materials和方法三个不同的器官系统：这项回顾性研究共有12,092例患者（平均年龄57 + - 18; 6172名妇女）包括对模型开发和测试（2012-2017自）。基于规则的算法被用来从12,092患者提取13667身体CT扫描19,225疾病的标签。使用三维DenseVNet，三个器官系统是分段的：肺和胸膜;肝胆;和肾脏及输尿管。对于每个器官，三维卷积神经网络分类没有明显的疾病与四种常见疾病为跨越所有三个模型总共15个不同的标签。测试是在相对于2875个手动导出的参考标签2158个CT体积的子集从2133名患者（ - ; 1079名妇女18，平均年龄58 +）进行。性能报告为曲线（AUC）与通过方法德朗95％置信区间下接收器的操作特性的区域。结果：提取的标签说明书验证确认91％横跨15个不同的唱片公司99％的准确率。对于肺和胸膜标签的AUC分别为：肺不张0.77（95％CI：0.74，0.81），结节0.65（0.61，0.69），肺气肿0.89（0.86，0.92），积液0.97（0.96，0.98），并且没有明显的疾病0.89（ 0.87，0.91）。对于肝和胆囊的AUC分别为：肝胆钙化0.62（95％CI：0.56，0.67），病变0.73（0.69，0.77），扩张0.87（0.84，0.90），脂肪0.89（0.86，0.92），并且没有明显的疾病0.82（ 0.78，0.85）。对于肾脏及输尿管的AUC分别为：石0.83（95％CI：0.79，0.87），萎缩0.92（0.89，0.94），病变0.68（0.64，0.72），囊肿0.70（0.66，0.73），并且没有明显的疾病0.79（0.75 ，0.83）。结论：弱监督深度学习模型能够在多器官系统不同的疾病分类。

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。

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。

本文提出了一种基于变压器的新型模型架构，用于涉及椎骨分析的医学成像问题。它考虑了此类模型在MR图像中的两种应用：（a）脊柱转移的检测以及椎骨骨折和转移索压缩的相关条件，（b）椎间盘上常见变性变化的放射学分级。我们的贡献如下：（i）我们提出了一个脊柱上下文变压器（SCT），这是一种适合分析椎体（VBS）等医学成像中重复解剖结构的深度学习结构。与以前的相关方法不同，SCT考虑了所有可用图像模式中观看的所有VBS，从而根据脊柱的其余部分和所有可用成像方式对每种图像进行了预测。 （ii）我们将体系结构应用于新颖而重要的任务：检测脊柱转移以及绳索压缩和椎骨骨折的相关条件/多系列脊柱MR扫描中的崩溃。这是使用从自由文本放射学报告中提取的注释而不是定制注释来完成的。然而，最终的模型表现出与测试集上椎骨级别放射科医师注释的强烈一致性。 （iii）我们还将SCT应用于现有问题：腰椎MR扫描中脊椎间盘（IVD）的放射学分级以进行常见的退化性变化。我们表明，通过考虑图像中椎体的背景，SCT提高了SCT的上下文，提高了SCT的准确性与先前发布的模型相比，几个等级。

机器学习（ML）是人工智能（AI）的子场，其放射学中的应用正在以不断加速的速度增长。研究最多的ML应用程序是图像的自动解释。但是，可以将自然语言处理（NLP）与文本解释任务组合的ML结合使用，在放射学中也具有许多潜在的应用。一种这样的应用是放射学原始胶体的自动化，涉及解释临床放射学转介并选择适当的成像技术。这是一项必不可少的任务，可确保执行正确的成像。但是，放射科医生必须将专门用于原始胶片的时间进行报告，与推荐人或教学进行报告，交流。迄今为止，很少有使用临床文本自动选择协议选择的ML模型的出版物。本文回顾了该领域的现有文献。参考机器学习公约建议的最佳实践对已发布模型进行系统评估。讨论了在临床环境中实施自动质胶的进展。

机器学习在医学图像分析中发挥着越来越重要的作用，产卵在神经影像症的临床应用中的新进展。之前有一些关于机器学习和癫痫的综述，它们主要专注于电生理信号，如脑电图（EEG）和立体脑电图（SEENG），同时忽略癫痫研究中神经影像的潜力。 NeuroImaging在确认癫痫区域的范围内具有重要的优点，这对于手术后的前诊所评估和评估至关重要。然而，脑电图难以定位大脑中的准确癫痫病变区。在这篇综述中，我们强调了癫痫诊断和预后在癫痫诊断和预后的背景下神经影像学和机器学习的相互作用。我们首先概述癫痫诊所，MRI，DWI，FMRI和PET中使用的癫痫和典型的神经影像姿态。然后，我们在将机器学习方法应用于神经影像数据的方法：i）将手动特征工程和分类器的传统机器学习方法阐述了两种方法，即卷积神经网络和自动化器等深度学习方法。随后，详细地研究了对癫痫，定位和横向化任务等分割，本地化和横向化任务的应用，以及与诊断和预后直接相关的任务。最后，我们讨论了目前的成就，挑战和潜在的未来方向，希望为癫痫的计算机辅助诊断和预后铺平道路。

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。

Generalization is an important attribute of machine learning models, particularly for those that are to be deployed in a medical context, where unreliable predictions can have real world consequences. While the failure of models to generalize across datasets is typically attributed to a mismatch in the data distributions, performance gaps are often a consequence of biases in the 'ground-truth' label annotations. This is particularly important in the context of medical image segmentation of pathological structures (e.g. lesions), where the annotation process is much more subjective, and affected by a number underlying factors, including the annotation protocol, rater education/experience, and clinical aims, among others. In this paper, we show that modeling annotation biases, rather than ignoring them, poses a promising way of accounting for differences in annotation style across datasets. To this end, we propose a generalized conditioning framework to (1) learn and account for different annotation styles across multiple datasets using a single model, (2) identify similar annotation styles across different datasets in order to permit their effective aggregation, and (3) fine-tune a fully trained model to a new annotation style with just a few samples. Next, we present an image-conditioning approach to model annotation styles that correlate with specific image features, potentially enabling detection biases to be more easily identified.

深度学习已在许多神经影像应用中有效。但是，在许多情况下，捕获与小血管疾病有关的信息的成像序列的数量不足以支持数据驱动的技术。此外，基于队列的研究可能并不总是具有用于准确病变检测的最佳或必需成像序列。因此，有必要确定哪些成像序列对于准确检测至关重要。在这项研究中，我们旨在找到磁共振成像（MRI）序列的最佳组合，以深入基于学习的肿瘤周围空间（EPV）。为此，我们实施了一个有效的轻巧U-NET，适用于EPVS检测，并全面研究了来自易感加权成像（SWI），流体侵入的反转恢复（FLAIR），T1加权（T1W）和T2的不同信息组合 - 加权（T2W）MRI序列。我们得出的结论是，T2W MRI对于准确的EPV检测最为重要，并且在深神经网络中掺入SWI，FLAIR和T1W MRI可能会使精度的提高无关。

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。

胎儿超声（US）中胎盘的自动分割由于（i）（i）胎盘外观的高度多样性而具有挑战性我们禁止在妊娠晚期进行整个胎盘评估的观点。在这项工作中，我们通过多任务学习方法解决了这三个挑战，该方法结合了单个卷积神经网络中胎盘位置（例如，前，后部）和语义胎盘分段的分类。通过分类任务，模型可以从更大，更多样化的数据集中学习，同时在有限的训练集条件下提高分割任务的准确性。通过这种方法，我们研究了多个评估者的注释的变异性，并表明我们的自动分割（前胎盘的骰子为0.86，后胎盘的骰子为0.83），与观察者内和观察者间的变异性相比，我们的自动段性能达到了人级的性能。最后，我们的方法可以使用由三个阶段组成的多视图US采集管道提供整个胎盘分割：多探针图像采集，图像融合和图像分段。这会导致对较大结构（例如胎盘中的胎盘）的高质量分割，其图像伪像降低，这超出了单个探针的视野。

Pneumonia, a respiratory infection brought on by bacteria or viruses, affects a large number of people, especially in developing and impoverished countries where high levels of pollution, unclean living conditions, and overcrowding are frequently observed, along with insufficient medical infrastructure. Pleural effusion, a condition in which fluids fill the lung and complicate breathing, is brought on by pneumonia. Early detection of pneumonia is essential for ensuring curative care and boosting survival rates. The approach most usually used to diagnose pneumonia is chest X-ray imaging. The purpose of this work is to develop a method for the automatic diagnosis of bacterial and viral pneumonia in digital x-ray pictures. This article first presents the authors' technique, and then gives a comprehensive report on recent developments in the field of reliable diagnosis of pneumonia. In this study, here tuned a state-of-the-art deep convolutional neural network to classify plant diseases based on images and tested its performance. Deep learning architecture is compared empirically. VGG19, ResNet with 152v2, Resnext101, Seresnet152, Mobilenettv2, and DenseNet with 201 layers are among the architectures tested. Experiment data consists of two groups, sick and healthy X-ray pictures. To take appropriate action against plant diseases as soon as possible, rapid disease identification models are preferred. DenseNet201 has shown no overfitting or performance degradation in our experiments, and its accuracy tends to increase as the number of epochs increases. Further, DenseNet201 achieves state-of-the-art performance with a significantly a smaller number of parameters and within a reasonable computing time. This architecture outperforms the competition in terms of testing accuracy, scoring 95%. Each architecture was trained using Keras, using Theano as the backend.

Purpose: The aim of this study was to demonstrate the utility of unsupervised domain adaptation (UDA) in automated knee osteoarthritis (OA) phenotype classification using a small dataset (n=50). Materials and Methods: For this retrospective study, we collected 3,166 three-dimensional (3D) double-echo steady-state magnetic resonance (MR) images from the Osteoarthritis Initiative dataset and 50 3D turbo/fast spin-echo MR images from our institute (in 2020 and 2021) as the source and target datasets, respectively. For each patient, the degree of knee OA was initially graded according to the MRI Osteoarthritis Knee Score (MOAKS) before being converted to binary OA phenotype labels. The proposed UDA pipeline included (a) pre-processing, which involved automatic segmentation and region-of-interest cropping; (b) source classifier training, which involved pre-training phenotype classifiers on the source dataset; (c) target encoder adaptation, which involved unsupervised adaption of the source encoder to the target encoder and (d) target classifier validation, which involved statistical analysis of the target classification performance evaluated by the area under the receiver operating characteristic curve (AUROC), sensitivity, specificity and accuracy. Additionally, a classifier was trained without UDA for comparison. Results: The target classifier trained with UDA achieved improved AUROC, sensitivity, specificity and accuracy for both knee OA phenotypes compared with the classifier trained without UDA. Conclusion: The proposed UDA approach improves the performance of automated knee OA phenotype classification for small target datasets by utilising a large, high-quality source dataset for training. The results successfully demonstrated the advantages of the UDA approach in classification on small datasets.

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。

这项研究的目的是开发一个强大的基于深度学习的框架，以区分Covid-19，社区获得的肺炎（CAP）和基于使用各种方案和放射剂量在不同成像中心获得的胸部CT扫描的正常病例和正常情况。我们表明，虽然我们的建议模型是在使用特定扫描协议仅从一个成像中心获取的相对较小的数据集上训练的，但该模型在使用不同技术参数的多个扫描仪获得的异质测试集上表现良好。我们还表明，可以通过无监督的方法来更新模型，以应对火车和测试集之间的数据移动，并在从其他中心接收新的外部数据集时增强模型的鲁棒性。我们采用了合奏体系结构来汇总该模型的多个版本的预测。为了初始培训和开发目的，使用了171 Covid-19、60 CAP和76个正常情况的内部数据集，其中包含使用恒定的标准辐射剂量扫描方案从一个成像中心获得的体积CT扫描。为了评估模型，我们回顾了四个不同的测试集，以研究数据特征对模型性能的转移的影响。在测试用例中，有与火车组相似的CT扫描，以及嘈杂的低剂量和超低剂量CT扫描。此外，从患有心血管疾病或手术病史的患者中获得了一些测试CT扫描。这项研究中使用的整个测试数据集包含51 covid-19、28 CAP和51例正常情况。实验结果表明，我们提出的框架在所有测试集上的表现良好，达到96.15％的总准确度（95％CI：[91.25-98.74]），COVID-119，COVID-96.08％（95％CI：[86.54-99.5]，95％），[86.54-99.5]，），，），敏感性。帽敏感性为92.86％（95％CI：[76.50-99.19]）。

癌症是全球死亡的主要原因之一。快速安全的早期，术中和术中诊断可以显着有助于成功的癌症识别和治疗。在过去的15年中，人工智能在增强癌症诊断技术方面发挥了越来越多的作用。这篇评论涵盖了在MRI和CT等良好技术中人工智能应用的进步。此外，它显示出高潜力以及基于光谱的方法，这些方法正在开发用于移动，超快速和低侵入性诊断的方法。我将展示基于光谱的方法如何通过使薄薄或甲莫妥蛋白和欧洲蛋白染色过时来减少组织制备进行病理分析的时间。我将介绍用于快速和低侵入性前和体内组织分类的光谱工具的例子，以确定肿瘤及其边界。另外，我将讨论与MRI和CT相反，光谱测量不需要化学剂来提高癌症成像的质量，这有助于开发更安全的诊断方法。总体而言，我们将看到，光谱和人工智能的结合构成了一个非常有前途且快速发展的医疗技术领域，它将很快增加可用的癌症诊断方法。

确定大脑是否正常发展是儿科神经加理学和神经内科的关键组成部分。婴儿的脑磁共振成像（MRI）展示了超越髓鞘的特定发展模式。虽然放射科医师使用髓鞘模式，脑形态和尺寸特征来确定年龄充足的脑成熟度，但这需要多年的儿科神经皮层经验。没有标准化标准，在三岁之前的MRI中大脑结构成熟度的视觉估计仍然是观察者间和观察者内的差异。大脑发育年龄的更客观估计可以帮助医生们早先识别许多神经发育病症和疾病。然而，这种数据自然是难以获得的，并且观察者地面真理由于评估的主观性而不是黄金标准。在这种光明中，我们探讨了解决这项任务的一般可行性，以及不同方法的效用，包括在T1加权，T2加权的融合中培训的两维卷积神经网络（CNN）和三维卷积神经网络（CNN）质子密度（Pd）来自84个个体受试者的加权序列分为来自出生于3岁的4岁群体。以最佳性能的方法，在中央轴向厚板上使用2D CNN实现0.90 [95％CI：0.86-0.94]的精度。我们讨论了与3D网络的比较，并展示了如何对仅使用一个序列（T1W）的性能。总之，尽管3D CNN方法的理论优势，但在有限数据的情况下，这种方法差不多达到更简单的架构。代码可以在https://github.com/shabanian2018/age_mri-classification中找到

有监督的深度学习算法具有自动化筛查，监视和分级的医学图像的巨大潜力。但是，培训表现模型通常需要大量的标记数据，这在医疗领域几乎无法获得。自我监督的对比框架通过首先从未标记的图像中学习来放松这种依赖性。在这项工作中，我们表明使用两种对比方法进行了预处理，即SIMCLR和BYOL，就与年龄相关的黄斑变性（AMD）的临床评估有关深度学习的实用性。在实验中，使用两个大型临床数据集，其中包含7,912名患者的170,427个光学相干断层扫描（OCT）图像，我们评估了从AMD阶段和类型分类到功能性终点的七个下游任务，从七个下游任务进行预处理，从在标签较少的七个任务中，六个任务中有六个显着增加。但是，标准的对比框架具有两个已知的弱点，这些弱点不利于医疗领域的预处理。用于创建正面对比对的几种图像转换不适用于灰度医学扫描。此外，医学图像通常描绘了相同的解剖区域和疾病的严重程度，从而导致许多误导性负面对。为了解决这些问题，我们开发了一种新颖的元数据增强方法，该方法利用了丰富的固有可用患者信息集。为此，我们采用了患者身份，眼睛位置（即左或右）和时间序列数据的记录，以指示典型的不可知的对比关系。通过利用这种经常被忽视的信息，我们元数据增强的对比预处理可带来进一步的好处，并且在下游七个任务中有五个任务中的五个中的五分之一。