随着时间的流逝，肿瘤体积和肿瘤特征的变化是癌症治疗的重要生物标志物。在这种情况下，FDG-PET/CT扫描通常用于癌症的分期和重新分期，因为放射性标记的荧光脱氧葡萄糖在高代谢的地区进行了。不幸的是，这些具有高代谢的区域不是针对肿瘤的特异性，也可以代表正常功能器官，炎症或感染的生理吸收，在这些扫描中使详细且可靠的肿瘤分割成为一项苛刻的任务。 AUTOPET挑战赛解决了这一研究差距，该挑战提供了来自900名患者的FDG-PET/CT扫描的公共数据集，以鼓励该领域进一步改善。我们对这一挑战的贡献是由两个最先进的分割模型组成的合奏，即NN-UNET和SWIN UNETR，并以最大强度投影分类器的形式增强，该分类器的作用像是门控机制。如果它预测了病变的存在，则两种分割都是通过晚期融合方法组合的。我们的解决方案在我们的交叉验证中诊断出患有肺癌，黑色素瘤和淋巴瘤的患者的骰子得分为72.12 \％。代码：https：//github.com/heiligerl/autopet_submission

对使用基于深度学习的方法来实现正电子发射断层扫描（PET CT）扫描中的病变的完全自动分割的研究兴趣越来越多，以实现各种癌症的预后。医学图像细分的最新进展表明，NNUNET对于各种任务是可行的。但是，PET图像中的病变分割并不直接，因为病变和生理摄取具有相似的分布模式。它们的区别需要CT图像中的额外结构信息。本文引入了一种基于NNUNET的病变分割任务的方法。提出的模型是根据关节2D和3D NNUNET结构设计的，以预测整个身体的病变。它允许对潜在病变的自动分割。我们在AUTOPET挑战的背景下评估了所提出的方法，该方法衡量了骰子评分指标，假阳性体积和假阴性体积的病变分割性能。

多模式性荧光脱氧葡萄糖（FDG）正电子发射断层扫描 /计算机断层扫描（PET / CT）已常规用于评估常见癌症，例如肺癌，淋巴瘤和黑色素瘤。这主要归因于以下事实：PET/CT结合了对PET肿瘤检测的高灵敏度和CT的解剖学信息。在PET/CT图像评估中，自动肿瘤分割是重要的一步，近年来，基于深度学习的方法已成为最新方法。不幸的是，现有的方法倾向于过度细分肿瘤区域，并包括正常摄取器官，炎症和其他感染等区域。在这项研究中，我们引入了一个假阳性还原网络以克服这一限制。我们首先引入了一个自制的预训练的全球分割模块，以使用自我监督的预训练的编码器粗糙地描绘候选肿瘤区域。然后，通过局部细化模块去除假阳性来完善候选肿瘤区域。我们对MICCAI 2022自动病变分割的实验在全身FDG-PET/CT（AUTOPET）挑战数据集中表明，我们的方法在初步测试数据中获得了0.9324的骰子得分，并在排行榜上排名第一。我们的方法在最终测试数据的前7位方法中也排名，最终排名将在2022 MICCAI AUTOPET研讨会期间宣布。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/yigepeng/autopet_false_posisity_reduction。

头颈肿瘤分割挑战（Hecktor）2022为研究人员提供了一个平台，可以将其解决方案与3D CT和PET图像的肿瘤和淋巴结分割。在这项工作中，我们描述了针对Hecktor 2022分割任务的解决方案。我们将所有图像重新样本为共同的分辨率，在头颈部和颈部区域周围的作物，并从Monai训练Segresnet语义分割网络。我们使用5倍的交叉验证来选择最佳模型检查点。最终提交是3次运行中的15个型号的合奏。我们的解决方案（NVAUTO团队名称）以0.78802的汇总骰子得分在Hecktor22挑战排行榜上获得第一名。

当肿瘤学家估计癌症患者的生存时，他们依靠多模式数据。尽管文献中已经提出了一些多模式的深度学习方法，但大多数人都依靠拥有两个或多个独立的网络，这些网络在整个模型的稍后阶段共享知识。另一方面，肿瘤学家在分析中没有这样做，而是通过多种来源（例如医学图像和患者病史）融合大脑中的信息。这项工作提出了一种深度学习方法，可以在量化癌症和估计患者生存时模仿肿瘤学家的分析行为。我们提出了TMSS，这是一种基于端到端变压器的多模式网络，用于分割和生存预测，该网络利用了变压器的优越性，这在于其能力处理不同模态的能力。该模型经过训练并验证了从头部和颈部肿瘤分割的训练数据集上的分割和预后任务以及PET/CT图像挑战（Hecktor）中的结果预测。我们表明，所提出的预后模型显着优于最先进的方法，其一致性指数为0.763 +/- 0.14，而与独立段模型相当的骰子得分为0.772 +/- 0.030。该代码公开可用。

在这项工作中，我们介绍了我们提出的方法，该方法是使用SWIN UNETR和基于U-NET的深神经网络体系结构从CT扫描中分割肺动脉的方法。六个型号，基于SWIN UNETR的三个型号以及基于3D U-NET的三个模型，使用加权平均值来制作最终的分割掩码。我们的团队通过这种方法获得了84.36％的多级骰子得分。我们的工作代码可在以下链接上提供：https：//github.com/akansh12/parse2022。这项工作是Miccai Parse 2022挑战的一部分。

肿瘤分割是放疗治疗计划的基本步骤。为了确定口咽癌患者（OPC）原发性肿瘤（GTVP）的准确分割，需要同时评估不同图像模态，并从不同方向探索每个图像体积。此外，分割的手动固定边界忽略了肿瘤描述中已知的空间不确定性。这项研究提出了一种新型的自动深度学习（DL）模型，以在注册的FDG PET/CT图像上进行逐片自适应GTVP分割的辐射肿瘤学家。我们包括138名在我们研究所接受过（化学）辐射治疗的OPC患者。我们的DL框架利用了间和板板的上下文。连续3片的串联FDG PET/CT图像和GTVP轮廓的序列用作输入。进行了3倍的交叉验证，进行了3​​次，对从113例患者的轴向（a），矢状（s）和冠状（c）平面提取的序列进行了训练。由于体积中的连续序列包含重叠的切片，因此每个切片产生了平均的三个结果预测。在A，S和C平面中，输出显示具有预测肿瘤的概率不同的区域。使用平均骰子得分系数（DSC）评估了25名患者的模型性能。预测是最接近地面真理的概率阈值（在A中为0.70，s为0.70，在s中为0.77，在C平面中为0.80）。提出的DL模型的有希望的结果表明，注册的FDG PET/CT图像上的概率图可以指导逐片自适应GTVP分割中的辐射肿瘤学家。

头部和颈部（H \＆N）肿瘤的分割和患者结果的预测对于患者的疾病诊断和治疗监测至关重要。强大的深度学习模型的当前发展受到缺乏大型多中心，多模态数据的阻碍，质量注释。 Miccai 2021头部和颈部肿瘤（Hecktor）分割和结果预测挑战产生了一种平台，用于比较氟 - 脱氧葡萄糖（FDG）-PET上的初级总体目标体积的分段方法和计算的断层摄影图像和预测H中的无进展生存对于细分任务，我们提出了一种基于编码器 - 解码器架构的新网络，具有完整的和跳过连接，以利用全尺度的低级和高级语义。此外，我们使用条件随机字段作为优化预测分段映射的后处理步骤。我们训练了多个用于肿瘤体积分割的神经网络，并且这些分段被整合在交叉验证中实现了0.75的平均骰子相似度系数，并在挑战测试数据集中实现了0.76。为了预测患者进展免费生存任务，我们提出了一种组合临床，辐射和深层学习特征的Cox比例危害回归。我们的生存预测模型在交叉验证中实现了0.82的一致性指数，并在挑战测试数据集中获得0.62。

Head and neck cancers are the fifth most common cancer worldwide, and recently, analysis of Positron Emission Tomography (PET) and Computed Tomography (CT) images has been proposed to identify patients with a prognosis. Even though the results look promising, more research is needed to further validate and improve the results. This paper presents the work done by team MLC for the 2022 version of the HECKTOR grand challenge held at MICCAI 2022. For Task 1, the automatic segmentation task, our approach was, in contrast to earlier solutions using 3D segmentation, to keep it as simple as possible using a 2D model, analyzing every slice as a standalone image. In addition, we were interested in understanding how different modalities influence the results. We proposed two approaches; one using only the CT scans to make predictions and another using a combination of the CT and PET scans. For Task 2, the prediction of recurrence-free survival, we first proposed two approaches, one where we only use patient data and one where we combined the patient data with segmentations from the image model. For the prediction of the first two approaches, we used Random Forest. In our third approach, we combined patient data and image data using XGBoost. Low kidney function might worsen cancer prognosis. In this approach, we therefore estimated the kidney function of the patients and included it as a feature. Overall, we conclude that our simple methods were not able to compete with the highest-ranking submissions, but we still obtained reasonably good scores. We also got interesting insights into how the combination of different modalities can influence the segmentation and predictions.

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。

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。

本文提出了第二版的头部和颈部肿瘤（Hecktor）挑战的概述，作为第24届医学图像计算和计算机辅助干预（Miccai）2021的卫星活动。挑战由三个任务组成与患有头颈癌（H＆N）的患者的PET / CT图像的自动分析有关，专注于oropharynx地区。任务1是FDG-PET / CT图像中H＆N主肿瘤肿瘤体积（GTVT）的自动分割。任务2是来自同一FDG-PET / CT的进展自由生存（PFS）的自动预测。最后，任务3与任务2的任务2与参与者提供的地面真理GTVT注释相同。这些数据从六个中心收集，总共325个图像，分为224个培训和101个测试用例。通过103个注册团队和448个结果提交的重要参与，突出了对挑战的兴趣。在第一任务中获得0.7591的骰子相似度系数（DSC），分别在任务2和3中的0.7196和0.6978的一致性指数（C-Index）。在所有任务中，发现这种方法的简单性是确保泛化性能的关键。 PFS预测性能在任务2和3中的比较表明，提供GTVT轮廓对于实现最佳结果，这表明可以使用完全自动方法。这可能避免了对GTVT轮廓的需求，用于可重复和大规模的辐射瘤研究的开头途径，包括千元潜在的受试者。

Inspired by the recent success of Transformers for Natural Language Processing and vision Transformer for Computer Vision, many researchers in the medical imaging community have flocked to Transformer-based networks for various main stream medical tasks such as classification, segmentation, and estimation. In this study, we analyze, two recently published Transformer-based network architectures for the task of multimodal head-and-tumor segmentation and compare their performance to the de facto standard 3D segmentation network - the nnU-Net. Our results showed that modeling long-range dependencies may be helpful in cases where large structures are present and/or large field of view is needed. However, for small structures such as head-and-neck tumor, the convolution-based U-Net architecture seemed to perform well, especially when training dataset is small and computational resource is limited.

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。

对于头颈癌（HNC）患者管理，自动总肿瘤量（GTV）细分和准确的治疗前癌症复发预测对于协助医师设计个性化管理计划非常重要，这有可能改善治疗结果和治疗结果和HNC患者的生活质量。在本文中，我们基于HNC患者的组合预处理正电子发射断层扫描/计算机发射断层扫描（PET/CT）扫描，开发了一种自动原发性肿瘤（GTVP）和淋巴结（GTVN）分割方法。我们从分段的肿瘤体积中提取了放射素学特征，并构建了多模式肿瘤复发生存率（RFS）预测模型，该模型融合了预测由单独的CT放射线学，PET放射线学和临床模型融合在一起。我们进行了5倍的交叉验证，以训练和评估MICCAI 2022头和颈部肿瘤分割和结果预测挑战（Hecktor）数据集的方法。 GTVP和GTVN分割的测试队列的集合预测分别达到0.77和0.73，RFS预测的C-指数值为0.67。该代码公开可用（https://github.com/wangkaiwan/hecktor-2022-airt）。我们团队的名字叫艾特。

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。

提出了一种基于Dempster-Shafer理论和深度学习的自动证据分割方法，以从三维正电子发射断层扫描（PET）和计算机断层扫描（CT）图像中分割淋巴瘤。该体系结构由深度功能萃取模块和证据层组成。功能提取模块使用编码器框架框架从3D输入中提取语义特征向量。然后，证据层在特征空间中使用原型来计算每个体素的信念函数，以量化有关该位置存在或不存在淋巴瘤的不确定性。基于使用距离的不同方式，比较了两个证据层，以计算质量函数。通过最大程度地减少骰子损失函数，对整个模型进行了训练。表明，深度提取和证据分割的建议组合表现出优于基线UNET模型以及173名患者的数据集中的其他三个最先进的模型。

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。

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).