MRI图像中的脑肿瘤分析是一个重要而挑战性的问题，因为误诊可能导致死亡。脑肿瘤在早期阶段的诊断和评估增加了成功治疗的概率。然而，肿瘤，形状和位置的复杂性和各种使其分割和分类复合物。在这方面，许多研究人员提出了脑肿瘤细分和分类方法。本文使用含有MRI图像增强和肿瘤区检测的框架，呈现了一种同时分段和分类MRI图像中的脑肿瘤的方法。最终，提出了一种基于多任务学习方法的网络。主观和客观结果表明，基于评估指标的分割和分类结果更好或与最先进的。

根据世界卫生组织（世卫组织），癌症是全世界第二次死亡原因，仅对2018年的950万人死亡负责。脑肿瘤计数每四个癌症死亡中的一次。因此，准确和及时诊断脑肿瘤会导致更有效的治疗方法。医生只通过脑手术进行活组织检查操作，并且在诊断肿瘤类型后，考虑治疗计划。基于机器学习算法的自动系统可以允许医生以非侵入性措施诊断脑肿瘤。迄今为止，已经提出了几种图像分类方法以辅助诊断和治疗。对于脑肿瘤分类在这项工作中，我们提供基于深度学习的系统，包含编码器块。这些块作为剩余学习的最大池特征送入。我们的方法展示了通过使用有限的医学图像数据集提高磁共振成像（MRI）图像中的肿瘤分类精度来实现有希望的结果。该模型在数据集中的实验评估由3064 MR图像组成的准确度提出95.98％，这比以前关于此数据库的研究更好。

脑肿瘤是最常见和最致命的疾病，可在所有年龄组中发现。通常，采用MRI模态来通过放射科医师鉴定和诊断肿瘤。肿瘤区域的正确鉴定及其类型可以帮助诊断随访治疗计划的肿瘤。然而，对于任何分析这种扫描的放射科学家是一种复杂且耗时的任务。基于深度学习的计算机辅助诊断系统的动机，本文提出了使用MRI图像对脑肿瘤区域进行分类和分割脑肿瘤区域的多任务注意力引导的编码器。Mag-Net培训和评估了图的图解数据集，包括冠状，轴向和矢状瘤，具有3种肿瘤脑膜瘤，胶质瘤和垂体肿瘤。通过详尽的实验试验，模型与现有最先进的模型相比，实现了有希望的结果，同时在其他最先进的模型中具有至少数量的培训参数。

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。

组织学图像中核和腺体的实例分割是用于癌症诊断，治疗计划和生存分析的计算病理学工作流程中的重要一步。随着现代硬件的出现，大规模质量公共数据集的最新可用性以及社区组织的宏伟挑战已经看到了自动化方法的激增，重点是特定领域的挑战，这对于技术进步和临床翻译至关重要。在这项调查中，深入分析了过去五年（2017-2022）中发表的原子核和腺体实例细分的126篇论文，进行了深入分析，讨论了当前方法的局限性和公开挑战。此外，提出了潜在的未来研究方向，并总结了最先进方法的贡献。此外，还提供了有关公开可用数据集的概括摘要以及关于说明每种挑战的最佳性能方法的巨大挑战的详细见解。此外，我们旨在使读者现有研究的现状和指针在未来的发展方向上开发可用于临床实践的方法，从而可以改善诊断，分级，预后和癌症的治疗计划。据我们所知，以前没有工作回顾了朝向这一方向的组织学图像中的实例细分。

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).

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。

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。

胶质母细胞瘤多形状（GBM）是一种恶性脑癌，形成约占Al脑和中枢神经系统（CNS）癌症的48％。据估计，由于GBM，美国每年发生超过13,000人死亡，使得具有可能导致可预测和有效的治疗的早期诊断系统至关重要。 GBM诊断后最常见的治疗方法是化疗，通过将迅速的分割细胞发送到凋亡。然而，当MgMT启动子序列甲基化时，这种形式的治疗无效，并且导致严重的副作用降低患者生存性。因此，重要的是能够通过基于非侵入性磁共振成像（MRI）的机器学习（ML）模型来鉴定MGMT启动子甲基化状态。这是使用脑肿瘤分割（BRALS）2021数据集完成的，该数据集最近用于国际摇臂竞争。我们开发了四种初级模型 - 两个辐射模型和两个CNN型号 - 每次解决具有逐步改进的二进制分类任务。我们构建了一种称为中间状态发生器称为中间状态发生器的新型ML模型，用于归一化所有MRI扫描的切片厚度。通过进一步的改进，我们最好的模型能够显着达到性能（P <0.05 $），比最佳性能的滑动模型更好，平均交叉验证精度增加6％。这种改进可能导致更明智的化疗选择作为治疗选择，每年延长成千上万的GBM患者的生命。

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。

对骨关节炎（OA）的磁共振成像（MRI）扫描的客观评估可以解决当前OA评估的局限性。 OA客观评估是必需的骨，软骨和关节液的分割。大多数提出的分割方法都不执行实例分割，并且遭受了类不平衡问题。这项研究部署了蒙版R-CNN实例分割并改进了IT（改进的面罩R-CNN（IMASKRCNN）），以获得与OA相关组织的更准确的广义分割。该方法的训练和验证是使用骨关节炎倡议（OAI）数据集的500次MRI膝盖和有症状髋关节OA患者的97次MRI扫描进行的。掩盖R-CNN的三个修改产生了iMaskRCNN：添加第二个Roialigned块，在掩码标先中添加了额外的解码器层，并通过跳过连接将它们连接起来。使用Hausdorff距离，骰子评分和变异系数（COV）评估结果。与面膜RCNN相比，iMaskRCNN导致骨骼和软骨分割的改善，这表明股骨的骰子得分从95％增加到98％，胫骨的95％到97％，股骨软骨的71％至80％，81％和81％胫骨软骨的％至82％。对于积液检测，iMaskRCNN 72％比MaskRCNN 71％改善了骰子。 Reader1和Mask R-CNN（0.33），Reader1和ImaskRCNN（0.34），Reader2和Mask R-CNN（0.22），Reader2和iMaskRCNN（0.29）之间的积液检测的COV值（0.34），读取器2和mask r-CNN（0.22）接近COV之间，表明人类读者与蒙版R-CNN和ImaskRCNN之间的一致性很高。蒙版R-CNN和ImaskRCNN可以可靠，同时提取与OA有关的不同规模的关节组织，从而为OA的自动评估构成基础。 iMaskRCNN结果表明，修改改善了边缘周围的网络性能。

肝脏是脊椎动物中最关键的代谢器官之一，由于其在人体中的重要功能，例如废物产物和药物的血液排毒。由于肝肿瘤引起的肝病是全球最常见的死亡率之一。因此，在肿瘤发育的早期阶段检测肝肿瘤是医疗治疗的关键部分。许多成像方式可以用作检测肝肿瘤的帮助工具。计算机断层扫描（CT）是软组织器官（例如肝脏）最常用的成像方式。这是因为它是一种侵入性方式，可以相对迅速捕获。本文提出了一个有效的自动肝分割框架，以使用3D CNN深度元网络模型检测和分割肝脏腹部扫描。许多研究采用了精确分割肝区域，然后使用分割的肝区域作为肿瘤分割方法的输入，因为它降低了由于将腹部器官分割为肿瘤而导致的错误率。所提出的3D CNN DeepMedic模型具有两个输入途径，而不是一个途径，如原始3D CNN模型所示。在本文中，该网络提供了多个腹部CT版本，这有助于提高细分质量。提出的模型分别达到94.36％，94.57％，91.86％和93.14％的精度，灵敏度，特异性和骰子相似性得分。实验结果表明该方法的适用性。

Achieving accurate and automated tumor segmentation plays an important role in both clinical practice and radiomics research. Segmentation in medicine is now often performed manually by experts, which is a laborious, expensive and error-prone task. Manual annotation relies heavily on the experience and knowledge of these experts. In addition, there is much intra- and interobserver variation. Therefore, it is of great significance to develop a method that can automatically segment tumor target regions. In this paper, we propose a deep learning segmentation method based on multimodal positron emission tomography-computed tomography (PET-CT), which combines the high sensitivity of PET and the precise anatomical information of CT. We design an improved spatial attention network(ISA-Net) to increase the accuracy of PET or CT in detecting tumors, which uses multi-scale convolution operation to extract feature information and can highlight the tumor region location information and suppress the non-tumor region location information. In addition, our network uses dual-channel inputs in the coding stage and fuses them in the decoding stage, which can take advantage of the differences and complementarities between PET and CT. We validated the proposed ISA-Net method on two clinical datasets, a soft tissue sarcoma(STS) and a head and neck tumor(HECKTOR) dataset, and compared with other attention methods for tumor segmentation. The DSC score of 0.8378 on STS dataset and 0.8076 on HECKTOR dataset show that ISA-Net method achieves better segmentation performance and has better generalization. Conclusions: The method proposed in this paper is based on multi-modal medical image tumor segmentation, which can effectively utilize the difference and complementarity of different modes. The method can also be applied to other multi-modal data or single-modal data by proper adjustment.

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。

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.

Mitosis nuclei count is one of the important indicators for the pathological diagnosis of breast cancer. The manual annotation needs experienced pathologists, which is very time-consuming and inefficient. With the development of deep learning methods, some models with good performance have emerged, but the generalization ability should be further strengthened. In this paper, we propose a two-stage mitosis segmentation and classification method, named SCMitosis. Firstly, the segmentation performance with a high recall rate is achieved by the proposed depthwise separable convolution residual block and channel-spatial attention gate. Then, a classification network is cascaded to further improve the detection performance of mitosis nuclei. The proposed model is verified on the ICPR 2012 dataset, and the highest F-score value of 0.8687 is obtained compared with the current state-of-the-art algorithms. In addition, the model also achieves good performance on GZMH dataset, which is prepared by our group and will be firstly released with the publication of this paper. The code will be available at: https://github.com/antifen/mitosis-nuclei-segmentation.

自动化的脑肿瘤检测已成为一项高度可观的医学诊断研究。在最近的医学诊断中，高度考虑检测和分类用于采用机器学习和深度学习技术。然而，需要改善当前模型的准确性和性能以进行合适的治疗。在本文中，通过采用增强的优化算法来确保深度卷积学习的改进，因此，基于改进的Harris Hawks优化（HHO），深度卷积神经网络（DCNN）被认为是G-HHO。这种杂交具有灰狼优化（GWO）和HHO，以提供更好的结果，从而限制了收敛速度和增强性能。此外，采用大小阈值来分割强调脑肿瘤检测的肿瘤部分。进行了实验研究，以验证2073年总数增强MRI图像的建议方法的性能。通过将其与巨大增强MRI图像上的九种现有算法进行比较，以准确性，精度，召回，F量，执行时间和内存使用情况进行比较，可以确保该技术的性能。性能比较表明，DCNN-G-HHO比现有方法更成功，尤其是在97％的评分精度下。此外，统计性能分析表明，建议的方法更快，并且在MR图像上识别和分类脑肿瘤癌的记忆力较少。此验证的实施是在Python平台上进行的。建议方法的相关代码可在以下网址提供：https：//github.com/bryarahassan/dcnn-g-hho。

精确可靠地分割医学图像对于疾病诊断和治疗是重要的。由于各种各样的物体尺寸，形状和扫​​描方式，这是一个具有挑战性的任务。最近，许多卷积神经网络（CNN）设计用于分割任务，取得了巨大的成功。然而，很少有研究完全考虑了物体的大小，因此大多数表现出对小物体分割的分割的性能不佳。这对早期检测疾病产生重大影响。本文提出了一种上下文轴向储备注意网络（Caranet），与最近最先进的模型相比，在小对象上提高小物体的分割性能。我们在脑肿瘤（Brats 2018）和息肉（Kvasir-Seg，CVC-Colondb，CVC-ClinicDB，CVC-300和ETIS-LaribpolypdB）进行测试。我们的加麻不仅达到了顶级的骰子分割精度，而且还显示出小医疗物体的分割的明显优势。

X-ray imaging technology has been used for decades in clinical tasks to reveal the internal condition of different organs, and in recent years, it has become more common in other areas such as industry, security, and geography. The recent development of computer vision and machine learning techniques has also made it easier to automatically process X-ray images and several machine learning-based object (anomaly) detection, classification, and segmentation methods have been recently employed in X-ray image analysis. Due to the high potential of deep learning in related image processing applications, it has been used in most of the studies. This survey reviews the recent research on using computer vision and machine learning for X-ray analysis in industrial production and security applications and covers the applications, techniques, evaluation metrics, datasets, and performance comparison of those techniques on publicly available datasets. We also highlight some drawbacks in the published research and give recommendations for future research in computer vision-based X-ray analysis.

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。