在用于测量溃疡性结肠炎的内窥镜活性的评分系统中，例如蛋黄酱内窥镜评分或溃疡性结肠炎内镜指数严重程度，水平随疾病活动的严重程度而增加。分数之间的相对排名使其成为序数回归问题。另一方面，大多数研究都使用分类跨凝结损失函数来训练深度学习模型，这对于顺序回归问题并不是最佳的。在这项研究中，我们提出了一种新颖的损失函数，即距离距离加权的跨凝结（CDW-CE），该函数尊重类的顺序，并在计算成本时考虑了类的距离。实验评估表明，经过CDW-CE训练的模型优于训练的模型，该模型训练了用于序数回归问题的常规分类横向和其他常用损失函数。此外，经过CDW-CE损失训练的模型的类激活图具有更大的歧视性，并且域专家发现它们更合理。

Deep learning (DL) analysis of Chest X-ray (CXR) and Computed tomography (CT) images has garnered a lot of attention in recent times due to the COVID-19 pandemic. Convolutional Neural Networks (CNNs) are well suited for the image analysis tasks when trained on humongous amounts of data. Applications developed for medical image analysis require high sensitivity and precision compared to any other fields. Most of the tools proposed for detection of COVID-19 claims to have high sensitivity and recalls but have failed to generalize and perform when tested on unseen datasets. This encouraged us to develop a CNN model, analyze and understand the performance of it by visualizing the predictions of the model using class activation maps generated using (Gradient-weighted Class Activation Mapping) Grad-CAM technique. This study provides a detailed discussion of the success and failure of the proposed model at an image level. Performance of the model is compared with state-of-the-art DL models and shown to be comparable. The data and code used are available at https://github.com/aleesuss/c19.

焊接联合检查（SJI）是生产印刷电路板（PCB）的关键过程。在SJI期间发现焊料错误非常具有挑战性，因为焊接接头的尺寸很小，并且可能需要各种形状。在这项研究中，我们首先表明焊料的特征多样性低，并且可以作为精细颗粒的图像分类任务执行SJI，该任务侧重于难以固定的对象类。为了提高细粒度的分类精度，发现通过最大化熵来惩罚自信模型预测，在文献中很有用。与此信息内联，我们建议使用{\ alpha} -skew Jensen-Shannon Divergence（{\ alpha} -js）来惩罚模型预测的信心。我们将{\ alpha} -js正则化与现有基于熵指定的方法和基于注意机制，分割技术，变压器模型和特定损耗函数的方法进行比较。我们表明，在细化的焊料联合分类任务中，所提出的方法可以达到不同模型的F1得分和竞争精度。最后，我们可视化激活图，并表明，凭借熵的规范化，更精确的类歧视区域是局部的，这也更适合噪声。接受代码将在这里接受。

由于能够提高几个诊断任务的性能，深度神经网络越来越多地被用作医疗保健应用中的辅助工具。然而，由于基于深度学习系统的可靠性，概括性和可解释性的实际限制，这些方法在临床环境中不被广泛采用。因此，已经开发了方法，这在网络培训期间强加了额外的限制，以获得更多的控制，并改善探讨他们在医疗界的接受。在这项工作中，我们调查使用正交球（OS）约束对胸部X射线图像进行Covid-19案例的分类的益处。 OS约束可以写成一个简单的正交性术语，其与分类网络训练期间的标准交叉熵损耗结合使用。以前的研究表明，在对深度学习模型上对这种限制应用于应用这些限制方面表现出显着的益处。我们的研究结果证实了这些观察结果，表明正常性损失函数有效地通过Gradcam可视化，增强的分类性能和减少的模型校准误差产生了改进的语义本地化。我们的方法分别实现了两性和三类分类的准确性提高1.6％和4.8％;找到了应用数据增强的模型的类似结果。除了这些发现之外，我们的工作还提出了OS规范器在医疗保健中的新应用，提高了CoVID-19分类深度学习模型的后HOC可解释性和性能，以便于在临床环境中采用这些方法。我们还确定了我们将来可以探索进一步研究的战略的局限性。

在图像分类任务中，深度神经网络通常是脆弱的，并且已知错误分类输入。虽然这些错误分类可能是不可避免的，但不能认为所有失败模式都是平等的。某些错误分类（例如，将狗的图像分类为飞机）可以困扰人类并导致系统中的人类信任丢失。更糟糕的是，这些错误（例如，被错误分类为灵长类动物的人）可以具有可憎的社会影响。因此，在这项工作中，我们的目标是降低差不可估量的错误。为了解决这一挑战，我们首先讨论获取捕获人类期望（$ M ^ H $）的类级语义的方法，这是关于哪些类的语义关闭{\ EM与}。我们表明，对于流行的图像基准（如CiFar-10，CiFar-100，Imagenet），可以通过利用人类主题研究或公开的人类策划知识库来容易地获得类级语义。其次，我们建议使用加权损失函数（WLF）以惩罚其无法解释的错误分类。最后，我们表明培训（或微调）现有分类器具有所提出的方法，导致具有（1）的深度神经网络，具有相当的前1个精度，（2）在分销和外部的更具可扩展的故障模式 - 与现有工程相比，分布（ood）测试数据，（3）额外的人类标签的收集成本明显较低。

作为一线诊断成像方式，射线照相在早期检测髋关节发育不良（DDH）中起着至关重要的作用。在临床上，DDH的诊断依赖于手动测量和对骨盆X光片不同解剖特征的主观评估。这个过程效率低下且容易出错，需要多年的临床经验。在这项研究中，我们提出了一个基于深度学习的系统，该系统自动从X光片中自动检测14个关键点，测量三个解剖学角度（中心边缘，T \“ Onnis和Sharp Angles），并将DDH臀部分类为I-IV级别I-IV级别此外，提出了一种新型数据驱动的评分系统，以定量地整合DDH诊断的信息。提出的键盘检测模型达到了平均值（95％置信区间[CI]）的平均精度为0.807） （0.804-0.810。 ）和0.953（0.947-0.960），它们明显高于经验丰富的骨科医生（p <0.0001）。此外，使用拟议的得分获得的平均（95％CI）测试诊断协议（Cohen's Kappa）系统为0.84（0.83-0.85），whi CH显着高于从诊断标准获得的单个角度（0.76 [0.75-0.77]）和骨科医生（0.71 [0.63-0.79]）的CH。据我们所知，这是通过利用深度学习关键点检测和整合不同解剖学测量值的首次进行客观DDH诊断的研究，这可以为临床决策提供可靠且可解释的支持。

Age-related macular degeneration (AMD) is a degenerative disorder affecting the macula, a key area of the retina for visual acuity. Nowadays, it is the most frequent cause of blindness in developed countries. Although some promising treatments have been developed, their effectiveness is low in advanced stages. This emphasizes the importance of large-scale screening programs. Nevertheless, implementing such programs for AMD is usually unfeasible, since the population at risk is large and the diagnosis is challenging. All this motivates the development of automatic methods. In this sense, several works have achieved positive results for AMD diagnosis using convolutional neural networks (CNNs). However, none incorporates explainability mechanisms, which limits their use in clinical practice. In that regard, we propose an explainable deep learning approach for the diagnosis of AMD via the joint identification of its associated retinal lesions. In our proposal, a CNN is trained end-to-end for the joint task using image-level labels. The provided lesion information is of clinical interest, as it allows to assess the developmental stage of AMD. Additionally, the approach allows to explain the diagnosis from the identified lesions. This is possible thanks to the use of a CNN with a custom setting that links the lesions and the diagnosis. Furthermore, the proposed setting also allows to obtain coarse lesion segmentation maps in a weakly-supervised way, further improving the explainability. The training data for the approach can be obtained without much extra work by clinicians. The experiments conducted demonstrate that our approach can identify AMD and its associated lesions satisfactorily, while providing adequate coarse segmentation maps for most common lesions.

2019年12月，一个名为Covid-19的新型病毒导致了迄今为止的巨大因果关系。与新的冠状病毒的战斗在西班牙语流感后令人振奋和恐怖。虽然前线医生和医学研究人员在控制高度典型病毒的传播方面取得了重大进展，但技术也证明了在战斗中的重要性。此外，许多医疗应用中已采用人工智能，以诊断许多疾病，甚至陷入困境的经验丰富的医生。因此，本调查纸探讨了提议的方法，可以提前援助医生和研究人员，廉价的疾病诊断方法。大多数发展中国家难以使用传统方式进行测试，但机器和深度学习可以采用显着的方式。另一方面，对不同类型的医学图像的访问已经激励了研究人员。结果，提出了一种庞大的技术数量。本文首先详细调了人工智能域中传统方法的背景知识。在此之后，我们会收集常用的数据集及其用例日期。此外，我们还显示了采用深入学习的机器学习的研究人员的百分比。因此，我们对这种情况进行了彻底的分析。最后，在研究挑战中，我们详细阐述了Covid-19研究中面临的问题，我们解决了我们的理解，以建立一个明亮健康的环境。

疾病预测是医学应用中的知名分类问题。 GCNS提供了一个强大的工具，用于分析患者相对于彼此的特征。这可以通过将问题建模作为图形节点分类任务来实现，其中每个节点是患者。由于这种医学数据集的性质，类别不平衡是疾病预测领域的普遍存在问题，其中类的分布是歪曲的。当数据中存在类别不平衡时，现有的基于图形的分类器倾向于偏向于主要类别并忽略小类中的样本。另一方面，所有患者中罕见阳性病例的正确诊断在医疗保健系统中至关重要。在传统方法中，通过将适当的权重分配给丢失函数中的类别来解决这种不平衡，这仍然依赖于对异常值敏感的权重的相对值，并且在某些情况下偏向于小类（ES）。在本文中，我们提出了一种重加权的对抗性图形卷积网络（RA-GCN），以防止基于图形的分类器强调任何特定类的样本。这是通过将基于图形的神经网络与每个类相关联来完成的，这负责加权类样本并改变分类器的每个样本的重要性。因此，分类器自身调节并确定类之间的边界，更加关注重要样本。分类器和加权网络的参数受到侵犯方法训练。我们在合成和三个公共医疗数据集上显示实验。与最近的方法相比，ra-gcn展示了与最近的方法在所有三个数据集上识别患者状态的方法相比。详细分析作为合成数据集的定量和定性实验提供。

视网膜脉管系统的研究是筛查和诊断许多疾病的基本阶段。完整的视网膜血管分析需要将视网膜的血管分为动脉和静脉（A/V）。早期自动方法在两个顺序阶段接近这些分割和分类任务。但是，目前，这些任务是作为联合语义分割任务处理的，因为分类结果在很大程度上取决于血管分割的有效性。在这方面，我们提出了一种新的方法，用于从眼睛眼睛图像中对视网膜A/V进行分割和分类。特别是，我们提出了一种新颖的方法，该方法与以前的方法不同，并且由于新的损失，将联合任务分解为针对动脉，静脉和整个血管树的三个分割问题。这种配置允许直观地处理容器交叉口，并直接提供不同靶血管树的精确分割罩。提供的关于公共视网膜图血管树提取（RITE）数据集的消融研究表明，所提出的方法提供了令人满意的性能，尤其是在不同结构的分割中。此外，与最新技术的比较表明，我们的方法在A/V分类中获得了高度竞争的结果，同时显着改善了血管分割。提出的多段方法允许检测更多的血管，并更好地分割不同的结构，同时实现竞争性分类性能。同样，用这些术语来说，我们的方法优于各种参考作品的方法。此外，与以前的方法相比，该方法允许直接检测到容器交叉口，并在这些复杂位置保留A/V的连续性。

尽管有无数的同伴审查的论文，证明了新颖的人工智能（AI）基于大流行期间的Covid-19挑战的解决方案，但很少有临床影响。人工智能在Covid-19大流行期间的影响因缺乏模型透明度而受到极大的限制。这种系统审查考察了在大流行期间使用可解释的人工智能（Xai）以及如何使用它可以克服现实世界成功的障碍。我们发现，Xai的成功使用可以提高模型性能，灌输信任在最终用户，并提供影响用户决策所需的值。我们将读者介绍给常见的XAI技术，其实用程序以及其应用程序的具体例子。 XAI结果的评估还讨论了最大化AI的临床决策支持系统的价值的重要步骤。我们说明了Xai的古典，现代和潜在的未来趋势，以阐明新颖的XAI技术的演变。最后，我们在最近出版物支持的实验设计过程中提供了建议的清单。潜在解决方案的具体示例也解决了AI解决方案期间的共同挑战。我们希望本次审查可以作为提高未来基于AI的解决方案的临床影响的指导。

在过去的几年中，卷积神经网络（CNN）占据了计算机视野的领域，这要归功于它们提取功能及其在分类问题中出色的表现，例如在自动分析X射线中。不幸的是，这些神经网络被认为是黑盒算法，即不可能了解该算法如何实现最终结果。要将这些算法应用于不同领域并测试方法论的工作原理，我们需要使用可解释的AI技术。医学领域的大多数工作都集中在二进制或多类分类问题上。但是，在许多现实生活中，例如胸部X射线射线，可以同时出现不同疾病的放射学迹象。这引起了所谓的“多标签分类问题”。这些任务的缺点是类不平衡，即不同的标签没有相同数量的样本。本文的主要贡献是一种深度学习方法，用于不平衡的多标签胸部X射线数据集。它为当前未充分利用的Padchest数据集建立了基线，并基于热图建立了可解释的AI技术。该技术还包括概率和模型间匹配。我们系统的结果很有希望，尤其是考虑到使用的标签数量。此外，热图与预期区域相匹配，即它们标志着专家将用来做出决定的区域。

海洋生态系统及其鱼类栖息地越来越重要，因为它们在提供有价值的食物来源和保护效果方面的重要作用。由于它们的偏僻且难以接近自然，因此通常使用水下摄像头对海洋环境和鱼类栖息地进行监测。这些相机产生了大量数字数据，这些数据无法通过当前的手动处理方法有效地分析，这些方法涉及人类观察者。 DL是一种尖端的AI技术，在分析视觉数据时表现出了前所未有的性能。尽管它应用于无数领域，但仍在探索其在水下鱼类栖息地监测中的使用。在本文中，我们提供了一个涵盖DL的关键概念的教程，该教程可帮助读者了解对DL的工作原理的高级理解。该教程还解释了一个逐步的程序，讲述了如何为诸如水下鱼类监测等挑战性应用开发DL算法。此外，我们还提供了针对鱼类栖息地监测的关键深度学习技术的全面调查，包括分类，计数，定位和细分。此外，我们对水下鱼类数据集进行了公开调查，并比较水下鱼类监测域中的各种DL技术。我们还讨论了鱼类栖息地加工深度学习的新兴领域的一些挑战和机遇。本文是为了作为希望掌握对DL的高级了解，通过遵循我们的分步教程而为其应用开发的海洋科学家的教程，并了解如何发展其研究，以促进他们的研究。努力。同时，它适用于希望调查基于DL的最先进方法的计算机科学家，以进行鱼类栖息地监测。

Prostate cancer is the most common cancer in men worldwide and the second leading cause of cancer death in the United States. One of the prognostic features in prostate cancer is the Gleason grading of histopathology images. The Gleason grade is assigned based on tumor architecture on Hematoxylin and Eosin (H&E) stained whole slide images (WSI) by the pathologists. This process is time-consuming and has known interobserver variability. In the past few years, deep learning algorithms have been used to analyze histopathology images, delivering promising results for grading prostate cancer. However, most of the algorithms rely on the fully annotated datasets which are expensive to generate. In this work, we proposed a novel weakly-supervised algorithm to classify prostate cancer grades. The proposed algorithm consists of three steps: (1) extracting discriminative areas in a histopathology image by employing the Multiple Instance Learning (MIL) algorithm based on Transformers, (2) representing the image by constructing a graph using the discriminative patches, and (3) classifying the image into its Gleason grades by developing a Graph Convolutional Neural Network (GCN) based on the gated attention mechanism. We evaluated our algorithm using publicly available datasets, including TCGAPRAD, PANDA, and Gleason 2019 challenge datasets. We also cross validated the algorithm on an independent dataset. Results show that the proposed model achieved state-of-the-art performance in the Gleason grading task in terms of accuracy, F1 score, and cohen-kappa. The code is available at https://github.com/NabaviLab/Prostate-Cancer.

语义图像分割是手术中的背景知识和自治机器人的重要前提。本领域的状态专注于在微创手术期间获得的传统RGB视频数据，但基于光谱成像数据的全景语义分割并在开放手术期间获得几乎没有注意到日期。为了解决文献中的这种差距，我们正在研究基于在开放手术环境中获得的猪的高光谱成像（HSI）数据的以下研究问题：（1）基于神经网络的HSI数据的充分表示是完全自动化的器官分割，尤其是关于数据的空间粒度（像素与Superpixels与Patches与完整图像）的空间粒度？ （2）在执行语义器官分割时，是否有利用HSI数据使用HSI数据，即RGB数据和处理的HSI数据（例如氧合等组织参数）？根据基于20猪的506个HSI图像的全面验证研究，共注释了19个类，基于深度的学习的分割性能 - 贯穿模态 - 与输入数据的空间上下文一致。未处理的HSI数据提供优于RGB数据或来自摄像机提供商的处理数据，其中优势随着输入到神经网络的输入的尺寸而增加。最大性能（应用于整个图像的HSI）产生了0.89（标准偏差（SD）0.04）的平均骰子相似度系数（DSC），其在帧间间变异性（DSC为0.89（SD 0.07）的范围内。我们得出结论，HSI可以成为全自动手术场景理解的强大的图像模型，其具有传统成像的许多优点，包括恢复额外功能组织信息的能力。

胸部射线照相是一种相对便宜，广泛的医疗程序，可传达用于进行诊断决策的关键信息。胸部X射线几乎总是用于诊断呼吸系统疾病，如肺炎或最近的Covid-19。在本文中，我们提出了一个自我监督的深神经网络，其在未标记的胸部X射线数据集上掠夺。学习的陈述转移到下游任务 - 呼吸系统疾病的分类。在四个公共数据集获得的结果表明，我们的方法在不需要大量标记的培训数据的情况下产生竞争力。

早期发现视网膜疾病是预防患者部分或永久失明的最重要手段之一。在这项研究中，提出了一种新型的多标签分类系统，用于使用从各种来源收集的眼底图像来检测多种视网膜疾病。首先，使用许多公开可用的数据集来构建一个新的多标签视网膜疾病数据集，即梅里德数据集。接下来，应用了一系列后处理步骤，以确保图像数据的质量和数据集中存在的疾病范围。在眼底多标签疾病分类中，首次通过大量实验优化的基于变压器的模型用于图像分析和决策。进行了许多实验以优化所提出的系统的配置。结果表明，在疾病检测和疾病分类方面，该方法的性能比在同一任务上的最先进作品要好7.9％和8.1％。获得的结果进一步支持了基于变压器的架构在医学成像领域的潜在应用。

最近，深度神经网络在各种分类和模式识别任务方面取得了出色的预测性能。然而，许多真实的预测问题具有序序变量，并且通过传统的分类损耗（例如多类交叉熵）忽略该订单信息。深神经网络的序数回归方法解决了这一点。一种这样的方法是基于早期二进制标签扩展框架的珊瑚方法，并通过强加重量共享约束来实现其输出层任务之间的等级一致性。然而，虽然早期的实验表明，珊瑚的等级一致性是有益的性能，但重量分享限制可能严重限制深神经网络的表现力。在本文中，我们提出了一种替代方法，用于秩一致的序数回归，其不需要在神经网络的完全连接的输出层中的权重共享约束。我们通过使用条件培训集实现这一级别一致性，通过将链规则应用于条件概率分布来获得无条件等级概率。各种数据集的实验证明了所提出的方法利用序数目标信息的功效，并且没有重量分担限制的情况会提高与珊瑚参考方法相比的性能。

卷积神经网络在皮肤病变图像分类中表现出皮肤科医生水平的表现，但是由于训练数据中看到的偏见而引起的预测不规则性是在可能在广泛部署之前解决的问题。在这项工作中，我们使用两种领先的偏见未学习技术从自动化的黑色素瘤分类管道中稳健地消除了偏见和虚假变化。我们表明，可以使用这些偏置去除方法合理地减轻先前研究中介绍的手术标记和统治者引入的偏见。我们还证明了与用于捕获病变图像的成像仪器有关的杂化变异的概括优势。我们的实验结果提供了证据，表明上述偏见的影响大大降低了，不同的偏见技术在不同的任务方面具有出色的作用。

在初级诊断的日常诊断中采用卷积神经网络（CNN）不仅需要接近完美的精度，而且还需要对数据采集变化和透明度的足够概括。现有的CNN模型充当黑匣子，不确保医生认为模型使用重要的诊断功能。本文以成功现有的技术（例如多任务学习，域对抗性培训和基于概念的解释性）为基础，该论文解决了在培训目标中引入诊断因素的挑战。在这里，我们表明，通过学习端到端学习多任务和对抗性损失的基于不确定性的加权组合，鼓励将重点放在病理学特征上，例如核的密度和多态性，例如。大小和外观的变化，同时丢弃诸如染色差异之类的误导性特征。我们在乳腺淋巴结组织上的结果显示，在肿瘤组织的检测中的概括显着改善，最佳平均AUC为0.89（0.01），针对基线AUC 0.86（0.005）。通过应用线性探测中间表示的可解释性技术，我们还证明了可解释的病理特征（例如核密度）是通过提出的CNN结构来学习的，从而证实了该模型的透明度的提高。该结果是构建可解释的多任务体系结构的起点，这些架构对数据异质性具有鲁棒性。我们的代码可在https://bit.ly/356yq2u上找到。