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。

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。

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。

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.

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。

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。

在多模式分割领域中，可以考虑不同方式之间的相关性以改善分段结果。考虑到不同MR模型之间的相关性，在本文中，我们提出了一种由新型三关注融合引导的多模态分段网络。我们的网络包括与N个图像源，三关注融合块，双关注融合块和解码路径的N个独立于模型编码路径。独立编码路径的模型可以从n个模式捕获模态特征。考虑到从编码器中提取的所有功能都非常有用，我们建议使用基于双重的融合来重量沿模态和空间路径的特征，可以抑制更少的信息特征，并强调每个模态的有用的功能在不同的位置。由于不同模式之间存在强烈的相关性，基于双重关注融合块，我们提出了一种相关注意模块来形成三关注融合块。在相关性注意模块中，首先使用相关描述块来学习模态之间的相关性，然后基于相关性的约束来指导网络以学习对分段更相关的潜在相关特征。最后，通过解码器投影所获得的融合特征表示以获得分段结果。我们对Brats 2018年脑肿瘤分割进行测试的实验结果证明了我们提出的方法的有效性。

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.

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。

使用多模式磁共振成像（MRI）对于精确的脑肿瘤细分是必需的。主要问题是，并非所有类型的MRI都始终可以在临床考试中提供。基于同一患者的先生模式之间存在强烈相关性，在这项工作中，我们提出了一种缺少一个或多种方式的脑肿瘤分割网络。所提出的网络由三个子网组成：特征增强的生成器，相关约束块和分割网络。特征增强的生成器利用可用模态来生成表示缺少模态的3D特征增强图像。相关性约束块可以利用模态之间的多源相关性，并且还限制了发电机，以合成特征增强的模态，该特征增强的模态必须具有与可用模式具有相干相关性的特征增强的模态。分段网络是基于多编码器的U-Net，以实现最终的脑肿瘤分割。所提出的方法在Brats 2018数据集上进行评估。实验结果表明，拟议方法的有效性分别在全肿瘤，肿瘤核心和增强肿瘤上实现了82.9,74.9和59.1的平均骰子得分，并且优于3.5％，17％和18.2的最佳方法％。

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。

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。

数字医学图像的机器学习和流行的最新进展已经开辟了通过使用深卷积神经网络来解决挑战性脑肿瘤细分（BTS）任务的机会。然而，与非常广泛的RGB图像数据不同，在脑肿瘤分割中使用的医学图像数据在数据刻度方面相对稀缺，但在模态属性方面包含更丰富的信息。为此，本文提出了一种新的跨模型深度学习框架，用于从多种方式MRI数据分段脑肿瘤。核心思想是通过多模态数据挖掘丰富的模式以弥补数据量表不足。所提出的跨型号深度学习框架包括两个学习过程：跨模型特征转换（CMFT）过程和跨模型特征融合（CMFF）过程，其目的是通过跨越不同模态的知识来学习丰富的特征表示数据和融合知识分别来自不同的模态数据。在Brats基准上进行了综合实验，表明，与基线方法和最先进的方法相比，所提出的跨模型深度学习框架可以有效地提高大脑肿瘤分割性能。

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。

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。

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。

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。

The existence of completely aligned and paired multi-modal neuroimaging data has proved its effectiveness in diagnosis of brain diseases. However, collecting the full set of well-aligned and paired data is expensive or even impractical, since the practical difficulties may include high cost, long time acquisition, image corruption, and privacy issues. A realistic solution is to explore either an unsupervised learning or a semi-supervised learning to synthesize the absent neuroimaging data. In this paper, we are the first one to comprehensively approach cross-modality neuroimage synthesis task from different perspectives, which include the level of the supervision (especially for weakly-supervised and unsupervised), loss function, evaluation metrics, the range of modality synthesis, datasets (aligned, private and public) and the synthesis-based downstream tasks. To begin with, we highlight several opening challenges for cross-modality neuroimage sysnthesis. Then we summarize the architecture of cross-modality synthesis under various of supervision level. In addition, we provide in-depth analysis of how cross-modality neuroimage synthesis can improve the performance of different downstream tasks. Finally, we re-evaluate the open challenges and point out the future directions for the remaining challenges. All resources are available at https://github.com/M-3LAB/awesome-multimodal-brain-image-systhesis

磁共振图像（MRI）中的脑肿瘤分割（BTS）对于脑肿瘤诊断，癌症管理和研究目的至关重要。随着十年小型挑战的巨大成功以及CNN和Transformer算法的进步，已经提出了许多出色的BTS模型来解决BTS在不同技术方面的困难。但是，现有研究几乎没有考虑如何以合理的方式融合多模式图像。在本文中，我们利用了放射科医生如何从多种MRI模态诊断脑肿瘤的临床知识，并提出了一种称为CKD-TRANSBTS的临床知识驱动的脑肿瘤分割模型。我们没有直接串联所有模式，而是通过根据MRI的成像原理将输入方式分为两组来重新组织输入方式。具有拟议模态相关的跨意义块（MCCA）的双支支混合式编码器旨在提取多模式图像特征。所提出的模型以局部特征表示能力的能力来继承来自变压器和CNN的强度，以提供精确的病变边界和3D体积图像的远程特征提取。为了弥合变压器和CNN功能之间的间隙，我们提出了解码器中的反式和CNN功能校准块（TCFC）。我们将提出的模型与五个基于CNN的模型和六个基于Transformer的模型在Brats 2021挑战数据集上进行了比较。广泛的实验表明，与所有竞争对手相比，所提出的模型可实现最先进的脑肿瘤分割性能。

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).