间质性肺部疾病是一大批以不同程度的肺泡炎和肺纤维化为特征的异质性疾病。准确地诊断这些疾病对于制定治疗计划具有显着的指导价值。尽管以前的工作在分类间隙肺部疾病方面取得了令人印象深刻的结果，但仍有提高这些技术准确性的空间，主要是为了增强自动决策。为了提高分类精度，我们的研究提出了一个基于卷积神经网络的框架，并提供了其他信息。首先，通过在Hounsfield单元中重新缩放原始图像，并添加了ILD图像。其次，修改的CNN模型用于为每个组织产生分类概率的载体。第三，输入图像的位置信息，包括在某些位置在CT扫描中不同疾病的发生频率组成，用于计算位置权重向量。最后，使用两个向量之间的Hadamard产品用于为预测产生决策向量。与最先进的方法相比，使用公开可用的ILD数据库的结果显示了使用不同的其他信息预测这些数据的潜力。

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。

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.

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。

Lung cancer is a severe menace to human health, due to which millions of people die because of late diagnoses of cancer; thus, it is vital to detect the disease as early as possible. The Computerized chest analysis Tomography of scan is assumed to be one of the efficient solutions for detecting and classifying lung nodules. The necessity of high accuracy of analyzing C.T. scan images of the lung is considered as one of the crucial challenges in detecting and classifying lung cancer. A new long-short-term-memory (LSTM) based deep fusion structure, is introduced, where, the texture features computed from lung nodules through new volumetric grey-level-co-occurrence-matrices (GLCM) computations are applied to classify the nodules into: benign, malignant and ambiguous. An improved Otsu segmentation method combined with the water strider optimization algorithm (WSA) is proposed to detect the lung nodules. Otsu-WSA thresholding can overcome the restrictions present in previous thresholding methods. Extended experiments are run to assess this fusion structure by considering 2D-GLCM computations based 2D-slices fusion, and an approximation of this 3D-GLCM with volumetric 2.5D-GLCM computations-based LSTM fusion structure. The proposed methods are trained and assessed through the LIDC-IDRI dataset, where 94.4%, 91.6%, and 95.8% Accuracy, sensitivity, and specificity are obtained, respectively for 2D-GLCM fusion and 97.33%, 96%, and 98%, accuracy, sensitivity, and specificity, respectively, for 2.5D-GLCM fusion. The yield of the same are 98.7%, 98%, and 99%, for the 3D-GLCM fusion. The obtained results and analysis indicate that the WSA-Otsu method requires less execution time and yields a more accurate thresholding process. It is found that 3D-GLCM based LSTM outperforms its counterparts.

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。

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.

本文提出了一种用于图像分类的卷积神经网络（CNN）模型，旨在提高Covid-19诊断的预测性能，同时避免更深，因此更复杂的替代方案。所提出的模型包括四个类似的卷积层，然后是扁平化和两个致密层。这项工作提出了一种基于仅通过2D CNN模型的像素的图像的简单分类2D CT扫描片图像的较差的解决方案。尽管架构中的简单性，所提出的模型在宏F1分数方面，所提出的模型显示出超过最先进的图像上的定量结果超过了相同数据集。在这种情况下，从图像中提取特征，图像的分割部分，或其他更复杂的技术，最终瞄准图像分类，不会产生更好的结果。由此，本文介绍了一个简单而强大的深度学习的自动化Covid-19分类解决方案。

通过计算机断层扫描（CT）检测到的肾上腺（肾上腺肿块）中肿块病变的准确分类对于诊断和患者管理很重要。肾上腺肿块可能是良性或恶性肿瘤，良性肿块的患病率有所不同。基于卷积神经网络（CNN）的分类方法是最大程度地提高大型医学成像训练数据集中阶层差异的最新方法。由于质量病变的大小，CNN的应用，在肾上腺肿块上的应用是具有挑战性的，这是具有挑战性的。我们开发了一个深度的多尺度相似网络（DMRN），以克服这些局限性，并杠杆配对的CNN来评估阶层内相似性。我们使用多尺度功能嵌入来改善类间的可分离性，通过迭代地组合在输入的不同尺度上产生的互补信息以创建结构化特征描述符。我们用随机采样的配对肾上腺肿块增强了训练数据，以减少训练数据不平衡的影响。我们使用229张CT扫描肾上腺肿块患者进行评估。在五倍的交叉验证中，与最先进的方法相比，我们的方法的结果最好（准确性89.52％）（p <0.05）。我们对ImageClef 2016竞赛数据集进行了医学子图分类的竞争数据集进行了普遍分析，该数据集由30个类别的6,776张图像和4,166张图像组成的培训集组成。与现有方法相比，我们的方法获得了更好的分类性能（精度为85.90％），并且与需要额外培训数据的方法相比（准确性降低1.47％）相比具有竞争力。我们在CT上的DMRN亚分类肾上腺肿块，优于最先进的方法。

近年来，大肠癌已成为危害人类健康最重要的疾病之一。深度学习方法对于结直肠组织病理学图像的分类越来越重要。但是，现有方法更多地集中在使用计算机而不是人类计算机交互的端到端自动分类。在本文中，我们提出了一个IL-MCAM框架。它基于注意机制和互动学习。提出的IL-MCAM框架包括两个阶段：自动学习（AL）和交互性学习（IL）。在AL阶段，使用包含三种不同注意机制通道和卷积神经网络的多通道注意机制模型用于提取多通道特征进行分类。在IL阶段，提出的IL-MCAM框架不断地将错误分类的图像添加到交互式方法中，从而提高了MCAM模型的分类能力。我们对数据集进行了比较实验，并在HE-NCT-CRC-100K数据集上进行了扩展实验，以验证拟议的IL-MCAM框架的性能，分别达到98.98％和99.77％的分类精度。此外，我们进行了消融实验和互换性实验，以验证三个通道的能力和互换性。实验结果表明，所提出的IL-MCAM框架在结直肠组织病理学图像分类任务中具有出色的性能。

Computer tomography (CT) have been routinely used for the diagnosis of lung diseases and recently, during the pandemic, for detecting the infectivity and severity of COVID-19 disease. One of the major concerns in using ma-chine learning (ML) approaches for automatic processing of CT scan images in clinical setting is that these methods are trained on limited and biased sub-sets of publicly available COVID-19 data. This has raised concerns regarding the generalizability of these models on external datasets, not seen by the model during training. To address some of these issues, in this work CT scan images from confirmed COVID-19 data obtained from one of the largest public repositories, COVIDx CT 2A were used for training and internal vali-dation of machine learning models. For the external validation we generated Indian-COVID-19 CT dataset, an open-source repository containing 3D CT volumes and 12096 chest CT images from 288 COVID-19 patients from In-dia. Comparative performance evaluation of four state-of-the-art machine learning models, viz., a lightweight convolutional neural network (CNN), and three other CNN based deep learning (DL) models such as VGG-16, ResNet-50 and Inception-v3 in classifying CT images into three classes, viz., normal, non-covid pneumonia, and COVID-19 is carried out on these two datasets. Our analysis showed that the performance of all the models is comparable on the hold-out COVIDx CT 2A test set with 90% - 99% accuracies (96% for CNN), while on the external Indian-COVID-19 CT dataset a drop in the performance is observed for all the models (8% - 19%). The traditional ma-chine learning model, CNN performed the best on the external dataset (accu-racy 88%) in comparison to the deep learning models, indicating that a light-weight CNN is better generalizable on unseen data. The data and code are made available at https://github.com/aleesuss/c19.

自Covid-19的大流行以来，提出了几种深度学习方法来分析胸部计算机断层扫描（CT）进行诊断。在当前情况下，疾病课程分类对于医务人员决定治疗非常重要。大多数以前的深度学习方法提取了从肺窗口观察到的特征。但是，已经证明，从纵隔窗口而不是肺部窗口可以更好地观察到与诊断相关的某些外观，例如，肺部整合发生在严重症状中。在本文中，我们提出了一个新颖的双窗口RCNN网络（DWRNET），该网络主要从连续的纵隔窗口中学习独特的功能。关于从肺窗口提取的功能，我们介绍了肺窗口注意区（LWA块），以增加关注它们以增强纵隔窗口功能。此外，我们没有从整个CT切片中拾取特定的切片，而是使用Recurrent CNN并将连续的切片分析为视频。实验结果表明，融合和代表性的特征通过达到90.57％的准确性，与基线相比，精度为84.86％，可以改善疾病病程的预测。消融研究表明，组合的双窗口功能比单独的肺窗口功能更有效，同时注意肺窗口功能可以提高模型的稳定性。

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。

人工神经网络（ANN）能够学习，纠正错误和将大量原始数据转化为治疗和护理的有用医疗决策，这增加了增强患者安全和护理质量的普及。因此，本文审查了ANN的关键作用为患者医疗保健决策提供有价值的见解和有效的疾病诊断。我们彻底审查了现有文献中的不同类型的ANN，以便为复杂应用程序进行高级ANNS适配。此外，我们还调查Ann的各种疾病诊断和治疗的进步，例如病毒，皮肤，癌症和Covid-19。此外，我们提出了一种名为ConxNet的新型深度卷积神经网络（CNN）模型，用于提高Covid-19疾病的检测准确性。 ConxNet经过培训并使用不同的数据集进行测试，它达到了超过97％的检测精度和精度，这明显优于现有型号。最后，我们突出了未来的研究方向和挑战，例如算法的复杂性，可用数据，隐私和安全性，以及与ANN的生物传染集成。这些研究方向需要大幅关注改善医疗诊断和治疗应用的ANN的范围。

背景：宫颈癌严重影响了女性生殖系统的健康。光学相干断层扫描（OCT）作为宫颈疾病检测的非侵入性，高分辨率成像技术。然而，OCT图像注释是知识密集型和耗时的，这阻碍了基于深度学习的分类模型的培训过程。目的：本研究旨在基于自我监督学习，开发一种计算机辅助诊断（CADX）方法来对体内宫颈OCT图像进行分类。方法：除了由卷积神经网络（CNN）提取的高电平语义特征外，建议的CADX方法利用了通过对比纹理学习来利用未标记的宫颈OCT图像的纹理特征。我们在中国733名患者的多中心临床研究中对OCT图像数据集进行了十倍的交叉验证。结果：在用于检测高风险疾病的二元分类任务中，包括高级鳞状上皮病变和宫颈癌，我们的方法实现了0.9798加号或减去0.0157的面积曲线值，灵敏度为91.17加或对于OCT图像贴片，减去4.99％，特异性为93.96加仑或减去4.72％;此外，它在测试集上的四位医学专家中表现出两种。此外，我们的方法在使用交叉形阈值投票策略的118名中国患者中达到了91.53％的敏感性和97.37％的特异性。结论：所提出的基于对比 - 学习的CADX方法表现优于端到端的CNN模型，并基于纹理特征提供更好的可解释性，其在“见和治疗”的临床协议中具有很大的潜力。

心脏肿大确实是一种心脏肿大的医学疾病。如果早点被捕获，心脏肿大最好处理，因此早期发现至关重要。数十年来，胸部X射线是最常用的X射线照相检查之一，一直用于检测和可视化人体器官异常。 X射线也是心脏肿瘤的重要医学诊断工具。即使对于领域专家，将许多类型的疾病与X射线区分开是一项艰巨且耗时的任务。深度学习模型在大型数据集时也是最有效的，但是由于隐私问题，大型数据集在医疗行业内部很少可用。这项研究介绍了一种基于学习的基于学习的定制的u-NET模型，用于检测心脏肿瘤疾病。在训练阶段，使用了来自“ ChestX-Ray8”开源真实数据集的胸部X射线图像。为了减少计算时间，此模型在进行训练步骤之前，在进行数据预处理，图像改进，图像压缩和分类。这项工作使用胸部X射线图像数据集模拟并产生了94％的诊断准确性，灵敏度为96.2％，特异性为92.5％，这比先前培训的模型发现以识别心脏全肿瘤疾病。

癌症是人体内部异常细胞的无法控制的细胞分裂，可以蔓延到其他身体器官。它是非传染性疾病（NCDS）和NCDS之一，占全世界总死亡人数的71％，而肺癌是女性乳腺癌后第二次诊断的癌症。肺癌的癌症生存率仅为19％。有各种方法用于诊断肺癌，如X射线，CT扫描，PET-CT扫描，支气管镜检查和活组织检查。然而，为了了解基于组织型H和E染色的肺癌亚型，广泛使用，其中染色在从活组织检查中吸入的组织上进行。研究报道，组织学类型与肺癌预后和治疗相关。因此，早期和准确地检测肺癌组织学是一种迫切需要，并且由于其治疗取决于疾病的组织学，分子曲线和阶段的类型，最重要的是分析肺癌的组织病理学图像。因此，为了加快肺癌诊断的重要过程，减少病理学家的负担，使用深层学习技术。这些技术表明了在分析癌症组织病变幻灯片的分析中提高了疗效。几项研究报告说，卷积神经网络（CNN）在脑，皮肤，乳腺癌，肺癌等各种癌症类型的组织病理学图片的分类中的重要性。在本研究中，通过使用Reset50，VGG-19，Inception_Resnet_V2和DenSenet进行特征提取和三重态丢失来引导CNN以引导CNN，以引导CNN，以引导CNN使得其增加群集间距离并减少集群内距离。

了解模型预测在医疗保健方面至关重要，以促进模型正确性的快速验证，并防止利用利用混淆变量的模型。我们介绍了体积医学图像中可解释的多种异常分类的挑战新任务，其中模型必须指示用于预测每个异常的区域。为了解决这项任务，我们提出了一个多实例学习卷积神经网络，AxialNet，允许识别每个异常的顶部切片。接下来我们将赫雷库姆纳入注意机制，识别子切片区域。我们证明，对于Axialnet，Hirescam的说明得到保证，以反映所用模型的位置，与Grad-Cam不同，有时突出不相关的位置。使用一种产生忠实解释的模型，我们旨在通过一种新颖的面具损失来改善模型的学习，利用赫克斯克姆和3D允许的区域来鼓励模型仅预测基于器官的异常，其中出现的异常。 3D允许的区域通过新方法，分区自动获得，其组合从放射学报告中提取的位置信息与通过形态图像处理获得的器官分割图。总体而言，我们提出了第一种模型，用于解释容量医学图像中的可解释的多异常预测，然后使用掩模损耗来实现36,316扫描的Rad-Chessct数据集中多个异常的器官定位提高33％，代表状态本领域。这项工作推进了胸部CT卷中多种异常模型的临床适用性。

计算机辅助诊断数字病理学正在变得普遍存在，因为它可以提供更有效和客观的医疗保健诊断。最近的进展表明，卷积神经网络（CNN）架构是一种完善的深度学习范式，可用于设计一种用于乳腺癌检测的计算机辅助诊断（CAD）系统。然而，探索了污染变异性因污染变异性和染色常规化的影响，尚未得到很好的挑战。此外，对于高吞吐量筛选可能是重要的网络模型的性能分析，这也不适用于高吞吐量筛查，也不熟悉。要解决这一挑战，我们考虑了一些当代CNN模型，用于涉及（1）的乳房组织病理学图像的二进制分类。使用基于自适应颜色解卷积（ACD）的颜色归一化算法来处理污染归一化图像的数据以处理染色变量; （2）应用基于转移学习的一些可动性更高效的CNN模型的培训，即视觉几何组网络（VGG16），MobileNet和效率网络。我们在公开的Brankhis数据集上验证了培训的CNN网络，适用于200倍和400x放大的组织病理学图像。实验分析表明，大多数情况下预染额网络在数据增强乳房组织病理学图像中产生更好的质量，而不是污染归一化的情况。此外，我们使用污染标准化图像评估了流行轻量级网络的性能和效率，并发现在测试精度和F1分数方面，高效网络优于VGG16和MOBILENET。我们观察到在测试时间方面的效率比其他网络更好; vgg net，mobilenet，在分类准确性下没有太大降低。

每年有大约4.5亿人受到肺炎的影响，导致250万人死亡。 Covid-19也影响了1.81亿人，这导致了392万人伤亡。如果早期诊断，两种疾病死亡可能会显着降低。然而，目前诊断肺炎（投诉+胸部X射线）和Covid-19（RT-PCR）的方法分别存在专家放射科医生和时间。在深度学习模型的帮助下，可以从胸部X射线或CT扫描立即检测肺炎和Covid-19。这样，诊断肺炎/ Covid-19的过程可以更有效和普遍地制作。在本文中，我们的目标是引出，解释和评估，定性和定量，深入学习方法的主要进步，旨在检测或定位社区获得的肺炎（帽），病毒肺炎和Covid-19从胸部X-的图像光线和CT扫描。作为一个系统的审查，本文的重点在于解释了深度学习模型架构，该架构已经被修改或从划痕，以便WIWTH对概括性的关注。对于每个模型，本文回答了模型所设计的方式的问题，特定模型克服的挑战以及修改模型到所需规格的折衷。还提供了本文描述的所有模型的定量分析，以量化不同模型的有效性与相似的目标。一些权衡无法量化，因此它们在定性分析中明确提到，在整个纸张中完成。通过在一个地方编译和分析大量的研究细节，其中包含所有数据集，模型架构和结果，我们的目标是为对此字段感兴趣的初学者和当前研究人员提供一站式解决方案。