Brain tumor classification is crucial for clinical analysis and an effective treatment plan to cure patients. Deep learning models help radiologists to accurately and efficiently analyze tumors without manual intervention. However, brain tumor analysis is challenging because of its complex structure, texture, size, location, and appearance. Therefore, a novel deep residual and regional-based Res-BRNet Convolutional Neural Network (CNN) is developed for effective brain tumor (Magnetic Resonance Imaging) MRI classification. The developed Res-BRNet employed Regional and boundary-based operations in a systematic order within the modified spatial and residual blocks. Moreover, the spatial block extract homogeneity and boundary-defined features at the abstract level. Furthermore, the residual blocks employed at the target level significantly learn local and global texture variations of different classes of brain tumors. The efficiency of the developed Res-BRNet is evaluated on a standard dataset; collected from Kaggle and Figshare containing various tumor categories, including meningioma, glioma, pituitary, and healthy images. Experiments prove that the developed Res-BRNet outperforms the standard CNN models and attained excellent performances (accuracy: 98.22%, sensitivity: 0.9811, F-score: 0.9841, and precision: 0.9822) on challenging datasets. Additionally, the performance of the proposed Res-BRNet indicates a strong potential for medical image-based disease analyses.

Malaria is a potentially fatal plasmodium parasite injected by female anopheles mosquitoes that infect red blood cells and millions worldwide yearly. However, specialists' manual screening in clinical practice is laborious and prone to error. Therefore, a novel Deep Boosted and Ensemble Learning (DBEL) framework, comprising the stacking of new Boosted-BR-STM convolutional neural networks (CNN) and ensemble classifiers, is developed to screen malaria parasite images. The proposed STM-SB-BRNet is based on a new dilated-convolutional block-based split transform merge (STM) and feature-map Squeezing-Boosting (SB) ideas. Moreover, the new STM block uses regional and boundary operations to learn the malaria parasite's homogeneity, heterogeneity, and boundary with patterns. Furthermore, the diverse boosted channels are attained by employing Transfer Learning-based new feature-map SB in STM blocks at the abstract, medium, and conclusion levels to learn minute intensity and texture variation of the parasitic pattern. The proposed DBEL framework implicates the stacking of prominent and diverse boosted channels and provides the generated discriminative features of the developed Boosted-BR-STM to the ensemble of ML classifiers. The proposed framework improves the discrimination ability and generalization of ensemble learning. Moreover, the deep feature spaces of the developed Boosted-BR-STM and customized CNNs are fed into ML classifiers for comparative analysis. The proposed DBEL framework outperforms the existing techniques on the NIH malaria dataset that are enhanced using discrete wavelet transform to enrich feature space. The proposed DBEL framework achieved accuracy (98.50%), sensitivity (0.9920), F-score (0.9850), and AUC (0.997), which suggest it to be utilized for malaria parasite screening.

由于肿胀和病态增大，人体组织中组织的异常发育被称为肿瘤。它们主要被归类为良性和恶性。大脑中的肿瘤可能是致命的，因为它可能是癌性的，因此可以以附近的健康细胞为食并不断增加大小。这可能会影响大脑中软组织，神经细胞和小血管。因此，有必要以最高的精度在早期阶段检测和分类。脑肿瘤的大小和位置不同，这使得很难理解其性质。由于附近的健康细胞与肿瘤之间的相似性，即使使用先进的MRI（磁共振成像）技术，脑肿瘤的检测和分类过程也可能是一项繁重的任务。在本文中，我们使用Keras和Tensorflow来实施最先进的卷积神经网络（CNN）架构，例如EdgitionNetB0，Resnet50，Xpection，MobilenetV2和VGG16，使用转移学习来检测和分类三种类型的大脑肿瘤，即神经胶质瘤，脑膜瘤和垂体。我们使用的数据集由3264个2-D磁共振图像和4个类组成。由于数据集的尺寸较小，因此使用各种数据增强技术来增加数据集的大小。我们提出的方法不仅包括数据增强，而且还包括各种图像降级技术，头骨剥离，裁剪和偏置校正。在我们提出的工作效率NETB0体系结构中，最佳准确性为97.61％。本文的目的是区分正常和异常像素，并以更好的准确性对它们进行分类。

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。

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。

2019年12月，中国武汉的全球大流行Covid-19影响了人类生活和全球经济。因此，需要有效的诊断系统来控制其传播。然而，自动诊断系统带来的挑战有限，标记的数据，较小的对比度变化以及感染和背景之间的高结构相似性。在这方面，提出了一种新的两阶段深卷卷卷神经网络（CNN）诊断系统来检测微小的不规则性并分析COVID-19的感染。在第一阶段，提出了一种新型的SB-STM-BRNET CNN，并结合了一个新的通道并增强并增强（SB），并基于卷积的分裂转换合并（STM）块，以检测COVID-19受感染的CT肺部图像。新的STM块执行了多路径区域平滑和边界操作，这有助于学习较小的对比度变化和全局COVID-19的特定模式。此外，使用SB和在STM块中传输学习概念来实现不同的增强渠道，以学习Covid-19特异性图像和健康图像之间的纹理变化。在第二阶段，向新型的Covid-CB-Reseg-Reseg-Rese分割CNN提供了COVID-19的感染图像，以识别和分析COVID-19的感染区域。拟议的COVID-CB-RESEG有条不紊地采用了区域同质性，异质性操作以及使用每个编码器和解码器块中的辅助通道的渠道增强，以同时学习COVID-19受感染区域的低照明和边界。提出的诊断系统在准确性方面产生良好的性能：98.21％，F-评分：98.24％，骰子相似性：96.40％，IOU：COVID-19受感染区域的98.85％。拟议的诊断系统将减轻负担，并加强放射科医生对快速准确的COVID-19诊断的决定。

乳腺癌是全球女性死亡的主要原因之一。如果在高级阶段检测到很难治疗，但是，早期发现可以显着增加生存机会，并改善数百万妇女的生活。鉴于乳腺癌的普遍流行，研究界提出早期检测，分类和诊断的框架至关重要。与医生协调的人工智能研究社区正在开发此类框架以自动化检测任务。随着研究活动的激增，加上大型数据集的可用性和增强的计算能力，预计AI框架结果将有助于更多的临床医生做出正确的预测。在本文中，提出了使用乳房X线照片对乳腺癌进行分类的新框架。所提出的框架结合了从新颖的卷积神经网络（CNN）功能中提取的强大特征，以及手工制作的功能，包括猪（定向梯度的直方图）和LBP（本地二进制图案）。在CBIS-DDSM数据集上获得的结果超过了技术状态。

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.

乳腺癌是女性可能发生的最严重的癌症之一。通过分析组织学图像（HIS）来自动诊断乳腺癌对患者及其预后很重要。他的分类为临床医生提供了对疾病的准确了解，并使他们可以更有效地治疗患者。深度学习（DL）方法已成功地用于各种领域，尤其是医学成像，因为它们有能力自动提取功能。这项研究旨在使用他的乳腺癌对不同类型的乳腺癌进行分类。在这项研究中，我们提出了一个增强的胶囊网络，该网络使用RES2NET块和四个额外的卷积层提取多尺度特征。此外，由于使用了小的卷积内核和RES2NET块，因此所提出的方法具有较少的参数。结果，新方法的表现优于旧方法，因为它会自动学习最佳功能。测试结果表明该模型的表现优于先前的DL方法。

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。

前列腺癌是全球诊断出的最危险的癌症。前列腺诊断受到许多因素的影响，例如病变复杂性，观察者可见性和可变性。在过去的几十年中，许多基于磁共振成像（MRI）的技术已用于前列腺癌的鉴定和分类。开发这些技术至关重要，并且具有很大的医学效果，因为它们可以提高治疗益处和患者生存的机会。已经提出了一种取决于MRI的新技术来改善诊断。该技术包括两个阶段。首先，已经对MRI图像进行了预处理，以使医疗图像更适合于检测步骤。其次，已经基于预先训练的深度学习模型InceptionResnetv2进行了前列腺癌的识别，该模型具有许多优势并取得了有效的结果。在本文中，用于此目的的InceptionResnETV2深度学习模型的平均精度为89.20％，曲线下的面积（AUC）等于93.6％。与其他先前技术相比，该提出的新深度学习技术的实验结果代表了有希望的和有效的结果。

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。

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。

精神分裂症是一种慢性神经精神疾病，会引起大脑内部的不同结构改变。我们假设将深度学习应用于结构性神经影像学数据集可以检测到与疾病相关的改变，并提高分类和诊断准确性。我们使用单一可用的，常规的T1加权MRI扫描测试了这一假设，我们使用标准后处理方法从中提取了3D全脑结构。然后在三个开放数据集上开发，优化和评估了一个深度学习模型，并对精神分裂症患者进行T1加权MRI扫描。我们提出的模型优于基准模型，该模型还使用3D CNN体系结构对结构MR图像进行了训练。我们的模型几乎能够完美地（ROC曲线下的区域= 0.987），将精神分裂症患者与看不见的结构MRI扫描中的健康对照区分开。区域分析将皮质下区域和心室局部作为最预测的大脑区域。皮层结构在人类的认知，情感和社会功能中起关键作用，这些区域的结构异常与精神分裂症有关。我们的发现证实了精神分裂症与皮质下大脑结构的广泛改变有关，皮层结构信息在诊断分类中提供了突出的特征。总之，这些结果进一步证明了深度学习的潜力，以改善精神分裂症的诊断，并从单个标准的T1加权脑MRI中确定其结构性神经影像学特征。

It is essential to classify brain tumors from magnetic resonance imaging (MRI) accurately for better and timely treatment of the patients. In this paper, we propose a hybrid model, using VGG along with Nonlinear-SVM (Soft and Hard) to classify the brain tumors: glioma and pituitary and tumorous and non-tumorous. The VGG-SVM model is trained for two different datasets of two classes; thus, we perform binary classification. The VGG models are trained via the PyTorch python library to obtain the highest testing accuracy of tumor classification. The method is threefold, in the first step, we normalize and resize the images, and the second step consists of feature extraction through variants of the VGG model. The third step classified brain tumors using non-linear SVM (soft and hard). We have obtained 98.18% accuracy for the first dataset and 99.78% for the second dataset using VGG19. The classification accuracies for non-linear SVM are 95.50% and 97.98% with linear and rbf kernel and 97.95% for soft SVM with RBF kernel with D1, and 96.75% and 98.60% with linear and RBF kernel and 98.38% for soft SVM with RBF kernel with D2. Results indicate that the hybrid VGG-SVM model, especially VGG 19 with SVM, is able to outperform existing techniques and achieve high accuracy.

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。

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。

射频和深度学习在自动胶质瘤分级中显示出很高的普及。辐射瘤可以提取手工制作的特征，定量描述胶质瘤等级的专家知识，深度学习在提取促进最终分类的大量高吞吐量功能方面是强大的。然而，随着它们的互补优势尚未充分调查和整合，仍然可以提高现有方法的性能。此外，通常需要病变图来进行测试阶段的最终预测，这是非常麻烦的。在本文中，我们提出了专业知识引导的几何表示学习（录音）框架。手工制作功能和学习特征的几何歧管构建为挖掘深度学习和辐射族之间的隐性关系，从而挖掘相互同意和胶质瘤等级的必要表现。通过专门设计的歧管差异测量，分级模型可以更有效地利用输入图像数据和专家知识，并在测试阶段摆脱病变分段图的要求。拟议的框架是关于要使用的深度学习架构的灵活性。已经评估了三种不同的架构，并比较了五种模型，表明我们的框架总能产生有前途的结果。

肺癌近年来一直是最普遍的疾病之一。根据该领域的研究，每年在美国确定超过20万个案件。不受控制的繁殖和肺细胞的生长导致恶性肿瘤形成。最近，深入学习算法，特别是卷积神经网络（CNN），已成为自动诊断疾病的高级方式。本文的目的是审查不同的模型，导致诊断早期肺癌的不同准确性和敏感性，并帮助该领域的医生和研究人员。这项工作的主要目的是确定基于深度学习的肺癌存在的挑战。经过系统地编写了调查，这些调查结合了定期的映射和文献综述，从2016年到2021年审查该领域的32次会议和期刊文章。在分析和审查条款后，正在回答条款中提出的问题。由于对相关文章的完全审查和系统化，本领域，这项研究优于该领域的其他综述文章。

Structural alterations have been thoroughly investigated in the brain during the early onset of schizophrenia (SCZ) with the development of neuroimaging methods. The objective of the paper is an efficient classification of SCZ in 2 different classes: Cognitive Normal (CN), and SCZ using magnetic resonance imaging (MRI) images. This paper proposed a lightweight 3D convolutional neural network (CNN) based framework for SCZ diagnosis using MRI images. In the proposed model, lightweight 3D CNN is used to extract both spatial and spectral features simultaneously from 3D volume MRI scans, and classification is done using an ensemble bagging classifier. Ensemble bagging classifier contributes to preventing overfitting, reduces variance, and improves the model's accuracy. The proposed algorithm is tested on datasets taken from three benchmark databases available as open-source: MCICShare, COBRE, and fBRINPhase-II. These datasets have undergone preprocessing steps to register all the MRI images to the standard template and reduce the artifacts. The model achieves the highest accuracy 92.22%, sensitivity 94.44%, specificity 90%, precision 90.43%, recall 94.44%, F1-score 92.39% and G-mean 92.19% as compared to the current state-of-the-art techniques. The performance metrics evidenced the use of this model to assist the clinicians for automatic accurate diagnosis of SCZ.