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.
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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。
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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。
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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。
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生成的对抗网络(GAN)是在众多领域成功使用的一种强大的深度学习模型。它们属于一个称为生成方法的更广泛的家族,该家族通过从真实示例中学习样本分布来生成新数据。在临床背景下,与传统的生成方法相比,GAN在捕获空间复杂,非线性和潜在微妙的疾病作用方面表现出增强的能力。这篇综述评估了有关gan在各种神经系统疾病的成像研究中的应用的现有文献,包括阿尔茨海默氏病,脑肿瘤,脑老化和多发性硬化症。我们为每个应用程序提供了各种GAN方法的直观解释,并进一步讨论了在神经影像学中利用gans的主要挑战,开放问题以及有希望的未来方向。我们旨在通过强调如何利用gan来支持临床决策,并有助于更好地理解脑部疾病的结构和功能模式,从而弥合先进的深度学习方法和神经病学研究之间的差距。
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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。
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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。
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人类生理学中的各种结构遵循特异性形态,通常在非常细的尺度上表达复杂性。这种结构的例子是胸前气道,视网膜血管和肝血管。可以观察到可以观察到可以观察到可以观察到可以观察到空间排列的磁共振成像(MRI),计算机断层扫描(CT),光学相干断层扫描(OCT)等医学成像模式(MRI),计算机断层扫描(CT),可以观察到空间排列的大量2D和3D图像的集合。这些结构在医学成像中的分割非常重要,因为对结构的分析提供了对疾病诊断,治疗计划和预后的见解。放射科医生手动标记广泛的数据通常是耗时且容易出错的。结果,在过去的二十年中,自动化或半自动化的计算模型已成为医学成像的流行研究领域,迄今为止,许多计算模型已经开发出来。在这项调查中,我们旨在对当前公开可用的数据集,细分算法和评估指标进行全面审查。此外,讨论了当前的挑战和未来的研究方向。
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晚期钆增强磁共振成像(LGE MRI)通常用于可视化和量化左心房(LA)疤痕。疤痕的位置和程度提供了心理生理学和心房颤动进展的重要信息(AF)。因此,LGE MRI的La Scar分段和量化可用于AF患者的计算机辅助诊断和治疗分层。由于手动描绘可能是耗时的,并且经过专家内和专家间变异性,因此非常需要自动化这种计算,这然而仍然仍然具有挑战性和研究。本文旨在为La腔,墙壁,瘢痕和消融差距分割和LGE MRI的定量提供系统审查,以及AF研究的相关文献。具体而言,我们首先总结AF相关的成像技术,特别是LGE MRI。然后,我们详细介绍了四个计算任务的方法,并总结了每个任务中应用的验证策略。最后,概述了未来可能的未来发展,简要调查了上述方法的潜在临床应用。审查表明,该主题的研究仍处于早期阶段。虽然已经提出了几种方法,但特别是对于LA分割,由于与图像采集的高度变化相关的性能问题和图像采集差异有关的性能问题,仍有很大的算法发展。
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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。
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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。
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Image segmentation is a key topic in image processing and computer vision with applications such as scene understanding, medical image analysis, robotic perception, video surveillance, augmented reality, and image compression, among many others. Various algorithms for image segmentation have been developed in the literature. Recently, due to the success of deep learning models in a wide range of vision applications, there has been a substantial amount of works aimed at developing image segmentation approaches using deep learning models. In this survey, we provide a comprehensive review of the literature at the time of this writing, covering a broad spectrum of pioneering works for semantic and instance-level segmentation, including fully convolutional pixel-labeling networks, encoder-decoder architectures, multi-scale and pyramid based approaches, recurrent networks, visual attention models, and generative models in adversarial settings. We investigate the similarity, strengths and challenges of these deep learning models, examine the most widely used datasets, report performances, and discuss promising future research directions in this area.
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机器学习在医学图像分析中发挥着越来越重要的作用,产卵在神经影像症的临床应用中的新进展。之前有一些关于机器学习和癫痫的综述,它们主要专注于电生理信号,如脑电图(EEG)和立体脑电图(SEENG),同时忽略癫痫研究中神经影像的潜力。 NeuroImaging在确认癫痫区域的范围内具有重要的优点,这对于手术后的前诊所评估和评估至关重要。然而,脑电图难以定位大脑中的准确癫痫病变区。在这篇综述中,我们强调了癫痫诊断和预后在癫痫诊断和预后的背景下神经影像学和机器学习的相互作用。我们首先概述癫痫诊所,MRI,DWI,FMRI和PET中使用的癫痫和典型的神经影像姿态。然后,我们在将机器学习方法应用于神经影像数据的方法:i)将手动特征工程和分类器的传统机器学习方法阐述了两种方法,即卷积神经网络和自动化器等深度学习方法。随后,详细地研究了对癫痫,定位和横向化任务等分割,本地化和横向化任务的应用,以及与诊断和预后直接相关的任务。最后,我们讨论了目前的成就,挑战和潜在的未来方向,希望为癫痫的计算机辅助诊断和预后铺平道路。
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The investigation of uncertainty is of major importance in risk-critical applications, such as medical image segmentation. Belief function theory, a formal framework for uncertainty analysis and multiple evidence fusion, has made significant contributions to medical image segmentation, especially since the development of deep learning. In this paper, we provide an introduction to the topic of medical image segmentation methods using belief function theory. We classify the methods according to the fusion step and explain how information with uncertainty or imprecision is modeled and fused with belief function theory. In addition, we discuss the challenges and limitations of present belief function-based medical image segmentation and propose orientations for future research. Future research could investigate both belief function theory and deep learning to achieve more promising and reliable segmentation results.
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通过磁共振成像(MRI)评估肿瘤负担对于评估胶质母细胞瘤的治疗反应至关重要。由于疾病的高异质性和复杂性,该评估的性能很复杂,并且与高变异性相关。在这项工作中,我们解决了这个问题,并提出了一条深度学习管道,用于对胶质母细胞瘤患者进行全自动的端到端分析。我们的方法同时确定了肿瘤的子区域,包括第一步的肿瘤,周围肿瘤和手术腔,然后计算出遵循神经符号学(RANO)标准的当前响应评估的体积和双相测量。此外,我们引入了严格的手动注释过程,其随后是人类专家描绘肿瘤子区域的,并捕获其分割的信心,后来在训练深度学习模型时被使用。我们广泛的实验研究的结果超过了760次术前和504例从公共数据库获得的神经胶质瘤后患者(2021 - 2020年在19个地点获得)和临床治疗试验(47和69个地点,可用于公共数据库(在19个地点获得)(47和69个地点)术前/术后患者,2009-2011)并以彻底的定量,定性和统计分析进行了备份,表明我们的管道在手动描述时间的一部分中对术前和术后MRI进行了准确的分割(最高20比人更快。二维和体积测量与专家放射科医生非常吻合,我们表明RANO测量并不总是足以量化肿瘤负担。
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深度学习属于人工智能领域,机器执行通常需要某种人类智能的任务。类似于大脑的基本结构,深度学习算法包括一种人工神经网络,其类似于生物脑结构。利用他们的感官模仿人类的学习过程,深入学习网络被送入(感官)数据,如文本,图像,视频或声音。这些网络在不同的任务中优于最先进的方法,因此,整个领域在过去几年中看到了指数增长。这种增长在过去几年中每年超过10,000多种出版物。例如,只有在医疗领域中的所有出版物中覆盖的搜索引擎只能在Q3 2020中覆盖所有出版物的子集,用于搜索术语“深度学习”,其中大约90%来自过去三年。因此,对深度学习领域的完全概述已经不可能在不久的将来获得,并且在不久的将来可能会难以获得难以获得子场的概要。但是,有几个关于深度学习的综述文章,这些文章专注于特定的科学领域或应用程序,例如计算机愿景的深度学习进步或在物体检测等特定任务中进行。随着这些调查作为基础,这一贡献的目的是提供对不同科学学科的深度学习的第一个高级,分类的元调查。根据底层数据来源(图像,语言,医疗,混合)选择了类别(计算机愿景,语言处理,医疗信息和其他工程)。此外,我们还审查了每个子类别的常见架构,方法,专业,利弊,评估,挑战和未来方向。
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变形金刚占据了自然语言处理领域,最近影响了计算机视觉区域。在医学图像分析领域中,变压器也已成功应用于全栈临床应用,包括图像合成/重建,注册,分割,检测和诊断。我们的论文旨在促进变压器在医学图像分析领域的认识和应用。具体而言,我们首先概述了内置在变压器和其他基本组件中的注意机制的核心概念。其次,我们回顾了针对医疗图像应用程序量身定制的各种变压器体系结构,并讨论其局限性。在这篇综述中,我们调查了围绕在不同学习范式中使用变压器,提高模型效率及其与其他技术的耦合的关键挑战。我们希望这篇评论可以为读者提供医学图像分析领域的读者的全面图片。
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Over the years, Machine Learning models have been successfully employed on neuroimaging data for accurately predicting brain age. Deviations from the healthy brain aging pattern are associated to the accelerated brain aging and brain abnormalities. Hence, efficient and accurate diagnosis techniques are required for eliciting accurate brain age estimations. Several contributions have been reported in the past for this purpose, resorting to different data-driven modeling methods. Recently, deep neural networks (also referred to as deep learning) have become prevalent in manifold neuroimaging studies, including brain age estimation. In this review, we offer a comprehensive analysis of the literature related to the adoption of deep learning for brain age estimation with neuroimaging data. We detail and analyze different deep learning architectures used for this application, pausing at research works published to date quantitatively exploring their application. We also examine different brain age estimation frameworks, comparatively exposing their advantages and weaknesses. Finally, the review concludes with an outlook towards future directions that should be followed by prospective studies. The ultimate goal of this paper is to establish a common and informed reference for newcomers and experienced researchers willing to approach brain age estimation by using deep learning models
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大脑提取是预处理3D脑MRI数据的第一步之一。它是任何即将进行的大脑成像分析的先决条件。但是,由于大脑和人头的复杂结构,这并不是一个简单的分割问题。尽管文献中已经提出了多种解决方案,但我们仍然没有真正强大的方法。尽管以前的方法已将机器学习与结构/几何先验使用,但随着计算机视觉任务中深度学习的发展,对于此语义分割任务,建议的卷积神经网络体系结构有所增加。但是,大多数模型都致力于改善培训数据和损失功能,而架构的变化很小。在本文中,我们提出了一种称为EVC-NET的新颖架构。 EVC-NET在每个编码器块上添加了较低的比例输入。这增强了V-NET体系结构的多尺度方案,从而提高了模型的效率。有条件的随机字段,是深度学习时代之前的图像分割的一种流行方法,在这里重新引入,作为完善网络输出以捕获细分粒度结果的额外步骤。我们将我们的模型与HD-BET,Synthstrip和Brainy等最新方法进行比较。结果表明,即使训练资源有限,EVC-NET也可以达到更高的骰子系数和Jaccard指数以及较低的表面距离。
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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).
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