从侵入性冠状动脉造影（ICA）中准确提取冠状动脉（ICA）在临床决策中对于冠状动脉疾病的诊断和风险分层（CAD）很重要。在这项研究中，我们开发了一种使用深度学习来自动提取冠状动脉腔的方法。方法。提出了一个深度学习模型U-NET 3+，其中包含了全面的跳过连接和深度监督，以自动从ICAS中自动提取冠状动脉。在这个新型的冠状动脉提取框架中采用了转移学习和混合损失功能。结果。使用了一个包含从210名患者获得的616个ICA的数据集。在技​​术评估中，U-NET 3+的骰子得分为0.8942，灵敏度为0.8735，高于U-NET ++（骰子得分：0.8814：0.8814，灵敏度为0.8331）和U-net（骰子分数） ：0.8799，灵敏度为0.8305）。结论。我们的研究表明，U-NET 3+优于其他分割框架，用于自动从ICA中提取冠状动脉。该结果表明了临床使用的巨大希望。

深度学习已被广​​泛用于医学图像分割，并且录制了录制了该领域深度学习的成功的大量论文。在本文中，我们使用深层学习技术对医学图像分割的全面主题调查。本文进行了两个原创贡献。首先，与传统调查相比，直接将深度学习的文献分成医学图像分割的文学，并为每组详细介绍了文献，我们根据从粗略到精细的多级结构分类目前流行的文献。其次，本文侧重于监督和弱监督的学习方法，而不包括无监督的方法，因为它们在许多旧调查中引入而且他们目前不受欢迎。对于监督学习方法，我们分析了三个方面的文献：骨干网络的选择，网络块的设计，以及损耗功能的改进。对于虚弱的学习方法，我们根据数据增强，转移学习和交互式分割进行调查文献。与现有调查相比，本调查将文献分类为比例不同，更方便读者了解相关理由，并将引导他们基于深度学习方法思考医学图像分割的适当改进。

自动图像分割技术对于视觉分析至关重要。自动编码器体系结构在各种图像分割任务中具有令人满意的性能。但是，基于卷积神经网络（CNN）的自动编码器似乎在提高语义分割的准确性方面遇到了瓶颈。增加前景和背景之间的类间距离是分割网络的固有特征。但是，分割网络过于关注前景和背景之间的主要视觉差异，而忽略了详细的边缘信息，从而导致边缘分割的准确性降低。在本文中，我们提出了一个基于多任务学习的轻量级端到端细分框架，称为Edge Coasity AutoCododer Network（EAA-NET），以提高边缘细分能力。我们的方法不仅利用分割网络来获得类间特征，而且还采用重建网络来提取前景中的类内特征。我们进一步设计了一个阶层和类间特征融合模块-I2融合模块。 I2融合模块用于合并课内和类间特征，并使用软注意机制去除无效的背景信息。实验结果表明，我们的方法在医疗图像分割任务中的表现良好。 EAA-NET易于实现，并且计算成本较小。

在过去的几年中，卷积神经网络（CNN），尤其是U-NET，一直是医学图像处理时代的流行技术。具体而言，开创性的U-NET及其替代方案成功地设法解决了各种各样的医学图像分割任务。但是，这些体系结构在本质上是不完美的，因为它们无法表现出长距离相互作用和空间依赖性，从而导致具有可变形状和结构的医学图像分割的严重性能下降。针对序列到序列预测的初步提议的变压器已成为替代体系结构，以精确地模拟由自我激进机制辅助的全局信息。尽管设计了可行的设计，但利用纯变压器来进行图像分割目的，可能导致限制的定位容量，导致低级功能不足。因此，一系列研究旨在设计基于变压器的U-NET的强大变体。在本文中，我们提出了Trans-Norm，这是一种新型的深层分割框架，它随同将变压器模块合并为标准U-NET的编码器和跳过连接。我们认为，跳过连接的方便设计对于准确的分割至关重要，因为它可以帮助扩展路径和收缩路径之间的功能融合。在这方面，我们从变压器模块中得出了一种空间归一化机制，以适应性地重新校准跳过连接路径。对医学图像分割的三个典型任务进行了广泛的实验，证明了透气的有效性。代码和训练有素的模型可在https://github.com/rezazad68/transnorm上公开获得。

Background. Functional assessment of right ventricle (RV) using gated myocardial perfusion single-photon emission computed tomography (MPS) heavily relies on the precise extraction of right ventricular contours. In this paper, we present a new deep-learning-based model integrating both the spatial and temporal features in gated MPS images to perform the segmentation of the RV epicardium and endocardium. Methods. By integrating the spatial features from each cardiac frame of the gated MPS and the temporal features from the sequential cardiac frames of the gated MPS, we developed a Spatial-Temporal V-Net (ST-VNet) for automatic extraction of RV endocardial and epicardial contours. In the ST-VNet, a V-Net is employed to hierarchically extract spatial features, and convolutional long-term short-term memory (ConvLSTM) units are added to the skip-connection pathway to extract the temporal features. The input of the ST-VNet is ECG-gated sequential frames of the MPS images and the output is the probability map of the epicardial or endocardial masks. A Dice similarity coefficient (DSC) loss which penalizes the discrepancy between the model prediction and the ground truth was adopted to optimize the segmentation model. Results. Our segmentation model was trained and validated on a retrospective dataset with 45 subjects, and the cardiac cycle of each subject was divided into 8 gates. The proposed ST-VNet achieved a DSC of 0.8914 and 0.8157 for the RV epicardium and endocardium segmentation, respectively. The mean absolute error, the mean squared error, and the Pearson correlation coefficient of the RV ejection fraction (RVEF) between the ground truth and the model prediction were 0.0609, 0.0830, and 0.6985. Conclusion. Our proposed ST-VNet is an effective model for RV segmentation. It has great promise for clinical use in RV functional assessment.

由于不规则的形状，正常和感染组织之间的各种尺寸和无法区分的边界，仍然是一种具有挑战性的任务，可以准确地在CT图像上进行Covid-19的感染病变。在本文中，提出了一种新的分段方案，用于通过增强基于编码器 - 解码器架构的不同级别的监督信息和融合多尺度特征映射来感染Covid-19。为此，提出了深入的协作监督（共同监督）计划，以指导网络学习边缘和语义的特征。更具体地，首先设计边缘监控模块（ESM），以通过将边缘监督信息结合到初始阶段的下采样的初始阶段来突出显示低电平边界特征。同时，提出了一种辅助语义监督模块（ASSM）来加强通过将掩码监督信息集成到稍后阶段来加强高电平语义信息。然后，通过使用注意机制来扩展高级和低电平特征映射之间的语义间隙，开发了一种注意融合模块（AFM）以融合不同级别的多个规模特征图。最后，在四个各种Covid-19 CT数据集上证明了所提出的方案的有效性。结果表明，提出的三个模块都是有希望的。基于基线（RESUNT），单独使用ESM，ASSM或AFM可以分别将骰子度量增加1.12 \％，1.95 \％，1.63 \％，而在我们的数据集中，通过将三个模型结合在一起可以上升3.97 \％ 。与各个数据集的现有方法相比，所提出的方法可以在某些主要指标中获得更好的分段性能，并可实现最佳的泛化和全面的性能。

The lack of efficient segmentation methods and fully-labeled datasets limits the comprehensive assessment of optical coherence tomography angiography (OCTA) microstructures like retinal vessel network (RVN) and foveal avascular zone (FAZ), which are of great value in ophthalmic and systematic diseases evaluation. Here, we introduce an innovative OCTA microstructure segmentation network (OMSN) by combining an encoder-decoder-based architecture with multi-scale skip connections and the split-attention-based residual network ResNeSt, paying specific attention to OCTA microstructural features while facilitating better model convergence and feature representations. The proposed OMSN achieves excellent single/multi-task performances for RVN or/and FAZ segmentation. Especially, the evaluation metrics on multi-task models outperform single-task models on the same dataset. On this basis, a fully annotated retinal OCTA segmentation (FAROS) dataset is constructed semi-automatically, filling the vacancy of a pixel-level fully-labeled OCTA dataset. OMSN multi-task segmentation model retrained with FAROS further certifies its outstanding accuracy for simultaneous RVN and FAZ segmentation.

由于图像的复杂性和活细胞的时间变化，来自明亮场光显微镜图像的活细胞分割具有挑战性。最近开发的基于深度学习（DL）的方法由于其成功和有希望的结果而在医学和显微镜图像分割任务中变得流行。本文的主要目的是开发一种基于U-NET的深度学习方法，以在明亮场传输光学显微镜中分割HeLa系的活细胞。为了找到适合我们数据集的最合适的体系结构，提出了剩余的注意U-net，并将其与注意力和简单的U-NET体系结构进行了比较。注意机制突出了显着的特征，并抑制了无关图像区域中的激活。残余机制克服了消失的梯度问题。对于简单，注意力和剩余的关注U-NET，我们数据集的平均值得分分别达到0.9505、0.9524和0.9530。通过将残留和注意机制应用在一起，在平均值和骰子指标中实现了最准确的语义分割结果。应用的分水岭方法适用于这种最佳的（残留的关注）语义分割结果，使每个单元格的特定信息进行了分割。

Deep learning has made a breakthrough in medical image segmentation in recent years due to its ability to extract high-level features without the need for prior knowledge. In this context, U-Net is one of the most advanced medical image segmentation models, with promising results in mammography. Despite its excellent overall performance in segmenting multimodal medical images, the traditional U-Net structure appears to be inadequate in various ways. There are certain U-Net design modifications, such as MultiResUNet, Connected-UNets, and AU-Net, that have improved overall performance in areas where the conventional U-Net architecture appears to be deficient. Following the success of UNet and its variants, we have presented two enhanced versions of the Connected-UNets architecture: ConnectedUNets+ and ConnectedUNets++. In ConnectedUNets+, we have replaced the simple skip connections of Connected-UNets architecture with residual skip connections, while in ConnectedUNets++, we have modified the encoder-decoder structure along with employing residual skip connections. We have evaluated our proposed architectures on two publicly available datasets, the Curated Breast Imaging Subset of Digital Database for Screening Mammography (CBIS-DDSM) and INbreast.

人类生理学中的各种结构遵循特异性形态，通常在非常细的尺度上表达复杂性。这种结构的例子是胸前气道，视网膜血管和肝血管。可以观察到可以观察到可以观察到可以观察到可以观察到空间排列的磁共振成像（MRI），计算机断层扫描（CT），光学相干断层扫描（OCT）等医学成像模式（MRI），计算机断层扫描（CT），可以观察到空间排列的大量2D和3D图像的集合。这些结构在医学成像中的分割非常重要，因为对结构的分析提供了对疾病诊断，治疗计划和预后的见解。放射科医生手动标记广泛的数据通常是耗时且容易出错的。结果，在过去的二十年中，自动化或半自动化的计算模型已成为医学成像的流行研究领域，迄今为止，许多计算模型已经开发出来。在这项调查中，我们旨在对当前公开可用的数据集，细分算法和评估指标进行全面审查。此外，讨论了当前的挑战和未来的研究方向。

人行道表面数据的获取和评估在路面条件评估中起着至关重要的作用。在本文中，提出了一个称为RHA-NET的自动路面裂纹分割的有效端到端网络，以提高路面裂纹分割精度。 RHA-NET是通过将残留块（重阻）和混合注意块集成到编码器架构结构中来构建的。这些重组用于提高RHA-NET提取高级抽象特征的能力。混合注意块旨在融合低级功能和高级功能，以帮助模型专注于正确的频道和裂纹区域，从而提高RHA-NET的功能表现能力。构建并用于训练和评估所提出的模型的图像数据集，其中包含由自设计的移动机器人收集的789个路面裂纹图像。与其他最先进的网络相比，所提出的模型在全面的消融研究中验证了添加残留块和混合注意机制的功能。此外，通过引入深度可分离卷积生成的模型的轻加权版本可以更好地实现性能和更快的处理速度，而U-NET参数数量的1/30。开发的系统可以在嵌入式设备Jetson TX2（25 fps）上实时划分路面裂纹。实时实验拍摄的视频将在https://youtu.be/3xiogk0fig4上发布。

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。

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).

最新的语义分段方法采用具有编码器解码器架构的U-Net框架。 U-Net仍然具有挑战性，具有简单的跳过连接方案来模拟全局多尺度上下文：1）由于编码器和解码器级的不兼容功能集的问题，并非每个跳过连接设置都是有效的，甚至一些跳过连接对分割性能产生负面影响; 2）原始U-Net比某些数据集上没有任何跳过连接的U-Net更糟糕。根据我们的调查结果，我们提出了一个名为Uctransnet的新分段框架（在U-Net中的提议CTRANS模块），从引导机制的频道视角。具体地，CTRANS模块是U-NET SKIP连接的替代，其包括与变压器（命名CCT）和子模块通道 - 明智的跨关注进行多尺度信道交叉融合的子模块（命名为CCA）以指导熔融的多尺度通道 - 明智信息，以有效地连接到解码器功能以消除歧义。因此，由CCT和CCA组成的所提出的连接能够替换原始跳过连接以解决精确的自动医学图像分割的语义间隙。实验结果表明，我们的UCTRANSNET产生更精确的分割性能，并通过涉及变压器或U形框架的不同数据集和传统架构的语义分割来实现一致的改进。代码：https：//github.com/mcgregorwwwww/uctransnet。

准确的视网膜血管分割是许多计算机辅助诊断系统的重要任务。然而，由于眼睛的复杂血管结构，它仍然是一个具有挑战性的问题。最近提出了许多血管分割方法，但需要更多的研究来处理薄薄和微小血管的细分。为了解决这个问题，我们提出了一种新的深度学习管道，结合了残留致密净块的效率以及剩余挤压和励磁块。我们在实验上验证了我们在三个数据集中的方法，并表明我们的管道优于最新的现有技术，以评估小血管的捕获度量相关的敏感度量。

肾脏结构细分是计算机辅助诊断基于手术的肾癌的至关重要但具有挑战性的任务。尽管许多深度学习模型在许多医学图像分割任务中取得了显着的成功，但由于肾脏肿瘤的尺寸可变，肾脏肿瘤及其周围环境之间的歧义范围可变，因此对计算机层析造影血管造影（CTA）图像的肾脏结构的准确分割仍然具有挑战性。 。在本文中，我们在CTA扫描中提出了一个边界感知网络（BA-NET），以分段肾脏，肾脏肿瘤，动脉和静脉。该模型包含共享编码器，边界解码器和分割解码器。两个解码器都采用了多尺度的深度监督策略，这可以减轻肿瘤大小可变的问题。边界解码器在每个量表上产生的边界概率图被用作提高分割特征图的注意。我们在肾脏解析（KIPA）挑战数据集上评估了BA-NET，并通过使用4倍的交叉验证来实现CTA扫描的肾脏结构细分的平均骰子得分为89.65 $ \％$。结果证明了BA-NET的有效性。

随着深度学习方法的进步，如深度卷积神经网络，残余神经网络，对抗网络的进步。 U-Net架构最广泛利用生物医学图像分割，以解决目标区域或子区域的识别和检测的自动化。在最近的研究中，基于U-Net的方法在不同应用中显示了最先进的性能，以便在脑肿瘤，肺癌，阿尔茨海默，乳腺癌等疾病的早期诊断和治疗中发育计算机辅助诊断系统等，使用各种方式。本文通过描述U-Net框架来提出这些方法的成功，然后通过执行1）型号的U-Net变体进行综合分析，2）模特内分类，建立更好的见解相关的挑战和解决方案。此外，本文还强调了基于U-Net框架在持续的大流行病，严重急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-COV-2）中的贡献也称为Covid-19。最后，分析了这些U-Net变体的优点和相似性以及生物医学图像分割所涉及的挑战，以发现该领域的未来未来的研究方向。

本文提出了一个新颖的像素间隔下采样网络（PID-NET），以较高的精度计算任务，以更高的精度计数任务。 PID-NET是具有编码器架构的端到端卷积神经网络（CNN）模型。像素间隔向下采样操作与最大功能操作相连，以结合稀疏和密集的特征。这解决了计数时茂密物体的轮廓凝结的局限性。使用经典分割指标（骰子，Jaccard和Hausdorff距离）以及计数指标进行评估。实验结果表明，所提出的PID-NET具有最佳的性能和潜力，可以实现密集的微小对象计数任务，该任务在数据集上具有2448个酵母单元图像在数据集上达到96.97 \％的计数精度。通过与最新的方法进行比较，例如注意U-NET，SWIN U-NET和TRANS U-NET，提出的PID-NET可以分割具有更清晰边界和较少不正确的碎屑的密集的微小物体，这表明PID网络在准确计数的任务中的巨大潜力。

Deep learning methods have contributed substantially to the rapid advancement of medical image segmentation, the quality of which relies on the suitable design of loss functions. Popular loss functions, including the cross-entropy and dice losses, often fall short of boundary detection, thereby limiting high-resolution downstream applications such as automated diagnoses and procedures. We developed a novel loss function that is tailored to reflect the boundary information to enhance the boundary detection. As the contrast between segmentation and background regions along the classification boundary naturally induces heterogeneity over the pixels, we propose the piece-wise two-sample t-test augmented (PTA) loss that is infused with the statistical test for such heterogeneity. We demonstrate the improved boundary detection power of the PTA loss compared to benchmark losses without a t-test component.

肝癌是世界上最常见的恶性疾病之一。 CT图像中肝脏肿瘤和血管的分割和标记可以为肝脏肿瘤诊断和手术干预中的医生提供便利。在过去的几十年中，基于深度学习的自动CT分段方法在医学领域得到了广泛的关注。在此期间出现了许多最先进的分段算法。然而，大多数现有的分割方法只关心局部特征背景，并在医学图像的全局相关性中具有感知缺陷，这显着影响了肝脏肿瘤和血管的分割效果。我们引入了一种基于变压器和SebottLenet的多尺度特征上下文融合网络，称为TransFusionNet。该网络可以准确地检测和识别肝脏容器的兴趣区域的细节，同时它可以通过利用CT图像的全球信息来改善肝肿瘤的形态边缘的识别。实验表明，TransFusionNet优于公共数据集LITS和3DIRCADB以及我们的临床数据集的最先进方法。最后，我们提出了一种基于训练模型的自动三维重建算法。该算法可以在1秒内快速准确地完成重建。