检测软骨损失对于诊断骨和类风湿关节炎至关重要。到目前为止，已经有大量自动分割工具用于大型关节的磁共振图像中的软骨评估。与膝盖或臀部相比，手腕软骨具有更复杂的结构，因此为大型关节开发的自动工具预计不会用于手腕软骨分割。在这方面，全自动手腕软骨分割方法将具有很高的临床感兴趣。我们评估了U-NET体系结构的四个优化变体的性能，并截断了其深度和注意力层（U-NET_AL）。将相应的结果与我们先前设计的基于斑块的卷积神经网络（CNN）的结果进行了比较。基于使用几个形态学（2D DSC，3D DSC，精度）和体积指标的比较分析进行了比较分析评估分割质量。这四个网络在分割均匀性和质量方面优于基于补丁的CNN。使用U-NET_AL计算的中值3D DSC值（0.817）明显大于其他网络计算的相应DSC值。此外，相对于地面真相，U-NET_AL CNN提供了最低的平均体积误差（17％）和最高的Pearson相关系数（0.765）。值得注意的是，使用U-NET_AL计算出的可重复性大于手动分割的可重复性。 U-NET卷积神经网络具有额外的注意层，可提供最佳的手腕软骨分割性能。为了在临床条件下使用，可以在代表一组特定患者的数据集上微调训练的网络。软骨体积测量的误差应使用非MRI方法独立评估。

In medical image analysis, automated segmentation of multi-component anatomical structures, which often have a spectrum of potential anomalies and pathologies, is a challenging task. In this work, we develop a multi-step approach using U-Net-based neural networks to initially detect anomalies (bone marrow lesions, bone cysts) in the distal femur, proximal tibia and patella from 3D magnetic resonance (MR) images of the knee in individuals with varying grades of osteoarthritis. Subsequently, the extracted data are used for downstream tasks involving semantic segmentation of individual bone and cartilage volumes as well as bone anomalies. For anomaly detection, the U-Net-based models were developed to reconstruct the bone profiles of the femur and tibia in images via inpainting so anomalous bone regions could be replaced with close to normal appearances. The reconstruction error was used to detect bone anomalies. A second anomaly-aware network, which was compared to anomaly-na\"ive segmentation networks, was used to provide a final automated segmentation of the femoral, tibial and patellar bones and cartilages from the knee MR images containing a spectrum of bone anomalies. The anomaly-aware segmentation approach provided up to 58% reduction in Hausdorff distances for bone segmentations compared to the results from the anomaly-na\"ive segmentation networks. In addition, the anomaly-aware networks were able to detect bone lesions in the MR images with greater sensitivity and specificity (area under the receiver operating characteristic curve [AUC] up to 0.896) compared to the anomaly-na\"ive segmentation networks (AUC up to 0.874).

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。

主要的神经影像学研究推动了1.0 mm以下的3T MRI采集分辨率，以改善结构定义和形态学。然而，只有很少的时间 - 密集的自动化图像分析管道已被验证为高分辨率（雇用）设置。另一方面，有效的深度学习方法很少支持多个固定分辨率（通常1.0 mm）。此外，缺乏标准的杂交数据分辨率以及具有足够覆盖的扫描仪，年龄，疾病或遗传方差的多样化数据的有限可用性会带来额外的，未解决的挑战培训网络。将分辨率独立于基于深度学习的分割，即在一系列不同的体素大小上以其本地分辨率进行分辨率的能力，承诺克服这些挑战，但目前没有这种方法。我们现在通过向决议独立的分割任务（VINN）引入VINOSEIZED独立的神经网络（VINN）来填补这个差距，并呈现FastSurfervinn，（i）建立并实施决议独立，以获得深度学习作为同时支持0.7-1.0 mm的第一种方法分割，（ii）显着优于跨决议的最先进方法，（iii）减轻雇用数据集中存在的数据不平衡问题。总体而言，内部分辨率 - 独立性相互益处雇用和1.0 mm MRI分割。通过我们严格验证的FastSurfervinn，我们将为不同的神经视线镜分析分发一个快速工具。此外，VINN架构表示更广泛应用的有效分辨率的分段方法

大脑磁共振成像（MRI）扫描的自动分割和体积对于诊断帕金森氏病（PD）和帕金森氏症综合症（P-Plus）至关重要。为了提高诊断性能，我们在大脑分割中采用了深度学习（DL）模型，并将其性能与金标准的非DL方法进行了比较。我们收集了健康对照组（n = 105）和PD患者（n = 105），多个全身性萎缩（n = 132）和渐进性超核麻痹（n = 69）的大脑MRI扫描。 2020.使用金标准的非DL模型FreeSurfer（FS），我们对六个脑结构进行了分割：中脑，PON，CAUDATE，CAUDATE，PUTATATE，pALLIDUM和THIRD CNTRICLE，并将其视为DL模型的注释数据，代表性V -net和unet。计算了分化正常，PD和P-Plus病例的曲线下的骰子分数和面积。每位患者六个大脑结构的V-NET和UNETR的分割时间分别为3.48 +-0.17和48.14 +-0.97 s，比FS（15,735 +-1.07 s）快至少300倍。两种DL模型的骰子得分都足够高（> 0.85），它们的疾病分类AUC优于FS。为了分类正常与P-Plus和PD与多个全身性萎缩（小脑型）的分类，DL模型和FS显示出高于0.8的AUC。 DL显着减少了分析时间，而不会损害大脑分割和差异诊断的性能。我们的发现可能有助于在临床环境中采用DL脑MRI分割并提高大脑研究。

目的：多发性硬化症（MS）是一种自身免疫和脱髓鞘疾病，导致中枢神经系统的病变。可以使用磁共振成像（MRI）跟踪和诊断该疾病。到目前为止，多数多层自动生物医学方法用于在成本，时间和可用性方面对患者没有有益的病变。本文的作者提出了一种使用只有一个模态（Flair Image）的方法，准确地将MS病变分段。方法：由3D-Reset和空间通道注意模块进行设计，灵活的基于补丁的卷积神经网络（CNN），以段MS病变。该方法由三个阶段组成：（1）对比度限制自适应直方图均衡（CLAHE）被施加到原始图像并连接到提取的边缘以形成4D图像; （2）尺寸80 * 80 * 80 * 2的贴片从4D图像中随机选择; （3）将提取的贴片传递到用于分割病变的关注的CNN中。最后，将所提出的方法与先前的相同数据集进行比较。结果：目前的研究评估了模型，具有测试集的ISIB挑战数据。实验结果表明，该方法在骰子相似性和绝对体积差方面显着超越了现有方法，而该方法仅使用一种模态（Flair）来分割病变。结论：作者推出了一种自动化的方法来分割基于最多两种方式作为输入的损伤。所提出的架构由卷积，解卷积和SCA-VOXRES模块作为注意模块组成。结果表明，所提出的方法优于与其他方法相比良好。

Delineation of the left ventricular cavity, myocardium and right ventricle from cardiac magnetic resonance images (multi-slice 2D cine MRI) is a common clinical task to establish diagnosis. The automation of the corresponding tasks has thus been the subject of intense research over the past decades. In this paper, we introduce the "Automatic Cardiac Diagnosis Challenge" dataset (ACDC), the largest publicly-available and fully-annotated dataset for the purpose of Cardiac MRI (CMR) assessment. The dataset contains data from 150 multi-equipments CMRI recordings with reference measurements and classification O. Bernard and F. Cervenansky are with the

最近关于Covid-19的研究表明，CT成像提供了评估疾病进展和协助诊断的有用信息，以及帮助理解疾病。有越来越多的研究，建议使用深度学习来使用胸部CT扫描提供快速准确地定量Covid-19。兴趣的主要任务是胸部CT扫描的肺和肺病变的自动分割，确认或疑似Covid-19患者。在这项研究中，我们使用多中心数据集比较12个深度学习算法，包括开源和内部开发的算法。结果表明，合并不同的方法可以提高肺部分割，二元病变分割和多种子病变分割的总体测试集性能，从而分别为0.982,0.724和0.469的平均骰子分别。将得到的二元病变分段为91.3ml的平均绝对体积误差。通常，区分不同病变类型的任务更加困难，分别具有152mL的平均绝对体积差，分别为整合和磨碎玻璃不透明度为0.369和0.523的平均骰子分数。所有方法都以平均体积误差进行二元病变分割，该分段优于人类评估者的视觉评估，表明这些方法足以用于临床实践中使用的大规模评估。

Brain tumor imaging has been part of the clinical routine for many years to perform non-invasive detection and grading of tumors. Tumor segmentation is a crucial step for managing primary brain tumors because it allows a volumetric analysis to have a longitudinal follow-up of tumor growth or shrinkage to monitor disease progression and therapy response. In addition, it facilitates further quantitative analysis such as radiomics. Deep learning models, in particular CNNs, have been a methodology of choice in many applications of medical image analysis including brain tumor segmentation. In this study, we investigated the main design aspects of CNN models for the specific task of MRI-based brain tumor segmentation. Two commonly used CNN architectures (i.e. DeepMedic and U-Net) were used to evaluate the impact of the essential parameters such as learning rate, batch size, loss function, and optimizer. The performance of CNN models using different configurations was assessed with the BraTS 2018 dataset to determine the most performant model. Then, the generalization ability of the model was assessed using our in-house dataset. For all experiments, U-Net achieved a higher DSC compared to the DeepMedic. However, the difference was only statistically significant for whole tumor segmentation using FLAIR sequence data and tumor core segmentation using T1w sequence data. Adam and SGD both with the initial learning rate set to 0.001 provided the highest segmentation DSC when training the CNN model using U-Net and DeepMedic architectures, respectively. No significant difference was observed when using different normalization approaches. In terms of loss functions, a weighted combination of soft Dice and cross-entropy loss with the weighting term set to 0.5 resulted in an improved segmentation performance and training stability for both DeepMedic and U-Net models.

儿科肌肉骨骼系统的形态学和诊断评价在临床实践中至关重要。但是，大多数分段模型在稀缺的儿科成像数据上都不好。我们提出了一种新的预训练的正则化卷积编码器 - 解码器，用于分割异质儿科磁共振（MR）图像的具有挑战性的任务。在这方面，我们采用转移学习方法以及正规化策略来改善分段模型的概括。为此，我们已经构思了用于分割网络的新颖优化方案，其包括丢失函数的额外正则化术语。为了获得全局一致的预测，我们纳入了基于形状的正则化，从自动编码器学习的非线性形状表示来源。另外，通过鉴别器计算的对抗正规化是集成的，以鼓励合理的描绘。评估来自脚踝和肩部关节的两个稀缺的小儿摄像数据集的多骨分割任务的方法，包括病理和健康检查。所提出的方法与先前提出的骰子，灵敏度，特异性，最大对称表面距离，平均对称表面距离和相对绝对体积差异度量的方法更好或以前的方法进行更好或以前的方法进行比例。我们说明所提出的方法可以很容易地集成到各种骨骼分割策略中，并且可以提高在大型非医学图像数据库上预先培训的模型的预测准确性。获得的结果为小儿肌肉骨骼障碍的管理带来了新的视角。

医学图像分割的主要困难之一是这些图像的高可变性，这是由它们的起源（多中心），获取协议（多参数）以及人类解剖学的可变性引起的，以及人的严重程度疾病，年龄和性别的影响等。在这项工作中解决的问题是使用卷积神经网络的腰椎磁共振图像的自动语义分割。目的是为图像的每个像素分配类标签。课程由放射科学家定义，对应于不同的结构元素，如椎骨，椎间盘，神经，血管和其他组织。所提出的网络拓扑是U-Net架构的变体。几个互补块用于定义变体：三种类型的卷积块，空间注意模型，深度监督和多级特征提取器。本文档描述了拓扑，并分析了获得最准确的细分的神经网络设计的结果。其中一些建议的设计优于使用作为基线的标准U-Net，特别是当在与不同的策略组合的多个神经网络的输出中使用的集合时使用。

多发性硬化症（MS）是中枢神经系统的慢性炎症和退行性疾病，其特征在于，白色和灰质的外观与个体患者的神经症状和标志进行地平整相关。磁共振成像（MRI）提供了详细的体内结构信息，允许定量和分类MS病变，其批判性地通知疾病管理。传统上，MS病变在2D MRI切片上手动注释，一个流程效率低，易于观察室内误差。最近，已经提出了自动统计成像分析技术以基于MRI体素强度检测和分段段病变。然而，它们的有效性受到MRI数据采集技术的异质性和MS病变的外观的限制。通过直接从图像学习复杂的病变表现，深度学习技术已经在MS病变分割任务中取得了显着的突破。在这里，我们提供了全面审查最先进的自动统计和深度学习MS分段方法，并讨论当前和未来的临床应用。此外，我们审查了域适应等技术策略，以增强现实世界临床环境中的MS病变分段。

大脑的血管为人脑提供所需的营养和氧气。作为大脑血液供应的脆弱部分，小血管的病理可能会引起严重的问题，例如脑小血管疾病（CSVD）。还显示CSVD与神经变性有关，例如阿尔茨海默氏病。随着7个特斯拉MRI系统的发展，可以实现较高的空间图像分辨率，从而使大脑中非常小的血管描绘。非深度学习的方法进行血管分割的方法，例如，弗兰吉的血管增强，随后的阈值能够将培养基分割至大容器，但通常无法分割小血管。这些方法对小容器的敏感性可以通过广泛的参数调整或手动校正来提高，尽管使它们耗时，费力，并且对于较大的数据集而言是不可行的。本文提出了一个深度学习架构，以自动在7特斯拉3D飞行时间（TOF）磁共振血管造影（MRA）数据中自动分割小血管。该算法对仅11个受试者的小型半自动分段数据进行训练和评估；使用六个进行培训，两个进行验证，三个进行测试。基于U-NET多尺度监督的深度学习模型使用训练子集进行了训练，并以一种自我监督的方式使用变形 - 意识到的学习以改善概括性能。针对测试集对拟议的技术进行了定量和定性评估，并获得了80.44 $ \ pm $ 0.83的骰子得分。此外，将所提出的方法的结果与选定的手动分割区域（62.07结果骰子）进行了比较，并通过变形感知的学习显示出显着改善（18.98 \％）。

临床实践中使用的医学图像是异质的，与学术研究中研究的扫描质量不同。在解剖学，伪影或成像参数不寻常或方案不同的极端情况下，预处理会分解。最需要对这些变化的方法可靠。提出了一种新颖的深度学习方法，以将人脑快速分割为132个区域。提出的模型使用有效的U-NET型网络，并从不同视图和分层关系的交点上受益，以在端到端训练期间融合正交2D平面和脑标签。部署了弱监督的学习，以利用部分标记的数据来进行整个大脑分割和颅内体积（ICV）的估计。此外，数据增强用于通过生成具有较高的脑扫描的磁共振成像（MRI）数据来扩展模型训练，同时保持数据隐私。提出的方法可以应用于脑MRI数据，包括头骨或任何其他工件，而无需预处理图像或性能下降。与最新的一些实验相比，使用了不同的Atlases的几项实验，以评估受过训练模型的分割性能，并且与不同内部和不同内部和不同内部方法的现有方法相比，结果显示了较高的分割精度和鲁棒性。间域数据集。

脉络膜丛（CP）是产生大部分脑脊液（CSF）的大脑的心室的结构。几个淘汰的课后和体内研究已经指出了它们在多发性硬化症（MS）中的炎症过程中的作用。因此，来自MRI的CP的自动分割具有高价值，用于研究其在大型患者的大队列中的特征。据我们所知，CP分段唯一可自由的工具是FreeSurfer，但其对该特定结构的准确性很差。在本文中，我们建议自动从非对比度增强的T1加权MRI自动分段。为此，我们介绍了一种基于轴向多层截图（MLP）的组件的“Axial-MLP”的新模型。这是最近的作品启发，表明，变压器的自我注意层可以用MLPS取代。系统地与标准的3D U-Net，NNU-Net，FreeSurfer和Fastsurefer系统地进行系统地进行系统地进行系统地进行。对于我们的实验，我们利用141个受试者的数据集（44个对照和97名MS患者）。我们展示所有测试的深度学习（DL）方法优于FreeSurfer（DIC为0.7的骰子，对于FreeSurfer的DL 0.33）。 Axial-MLP与U-Net竞争竞争，即使它略有略低于准确。我们纸张的结论是两倍：1）学习的深度学习方法可能是研究CP在MS患者的大型队列中的有用工具; 2）〜Axial-MLP是用于这种任务的卷积神经网络的潜在可行的替代方案，尽管它可以从进一步的改进中受益。

膝盖软骨（尤其是股骨和胫骨软骨）的形态变化与膝关节骨关节炎的进展密切相关，膝关节骨关节炎的进展是通过磁共振（MR）图像表达的，并根据软骨分割结果进行了评估。因此，有必要提出一个有效的自动软骨分割模型，以进行骨关节炎的纵向研究。在这项研究中，为了减轻卷积神经网络中受体有限的接收场导致不准确分割的问题，我们提出了一个新型基于位置优先聚类的自我发场模块（PCAM）。在PCAM中，通过自我注意力捕获了每个类中心和特征点之间的远距离依赖性，允许重新分配上下文信息以增强相对特征并确保分割结果的连续性。基于浮雕的方法用于估计班级中心，该中心促进了类内的一致性，并进一步提高了分割结果的准确性。位置优先排除在外输出中的假阳性，并使中心估计更加精确。在OAI-ZIB数据集上进行了足够的实验。实验结果表明，与原始模型相比，分割网络和PCAM的组合的分割性能获得了明显的改进，这证明了PCAM在医疗分割任务中的潜在应用。源代码可从链接公开获得：https：//github.com/leongdong/pcamnet

前列腺癌是美国男性癌症死亡的第二大原因。前列腺MRI的诊断通常依赖于准确的前列腺区域分割。但是，最新的自动分割方法通常无法产生前列腺区域的含有良好的体积分割，因为某些切片的前列腺MRI（例如碱基和顶点片）比其他切片更难分割。可以通过考虑相邻切片之间的跨片段关系来克服这一困难，但是当前的方法不能完全学习和利用这种关系。在本文中，我们提出了一种新型的跨板夹心注意机制，我们在变压器模块中使用该机制，以系统地学习不同尺度的跨斜纹关系。该模块可以在任何基于Skip Connections的现有基于学习的细分框架中使用。实验表明，我们的跨板块注意力能够捕获前列腺区域分割中的跨板片信息，并提高当前最新方法的性能。我们的方法提高了外围区域的分割精度，从而使所有前列腺切片（Apex，Mid-Gland和Base）的分割结果保持一致。

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。

小儿肌肉骨骼系统的临床诊断依赖于医学成像检查的分析。在医学图像处理管道中，使用深度学习算法的语义分割使人可以自动生成患者特定的三维解剖模型，这对于形态学评估至关重要。但是，小儿成像资源的稀缺性可能导致单个深层分割模型的准确性和泛化性能降低。在这项研究中，我们建议设计一个新型的多任务多任务多域学习框架，在该框架中，单个分割网络对由解剖学的不同部分产生的多个数据集进行了优化。与以前的方法不同，我们同时考虑多个强度域和分割任务来克服小儿数据的固有稀缺性，同时利用成像数据集之间的共享特征。为了进一步提高概括能力，我们从自然图像分类中采用了转移学习方案，以及旨在在共享表示中促进域特异性群集的多尺度对比正则化，以及多连接解剖学先验来执行解剖学上一致的预测。我们评估了使用脚踝，膝盖和肩关节的三个稀缺和小儿成像数据集进行骨分割的贡献。我们的结果表明，所提出的方法在骰子指标中的表现优于个人，转移和共享分割方案，并具有统计学上足够的利润。拟议的模型为智能使用成像资源和更好地管理小儿肌肉骨骼疾病提供了新的观点。

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。