Mitotic activity is key for the assessment of malignancy in many tumors. Moreover, it has been demonstrated that the proportion of abnormal mitosis to normal mitosis is of prognostic significance. Atypical mitotic figures (MF) can be identified morphologically as having segregation abnormalities of the chromatids. In this work, we perform, for the first time, automatic subtyping of mitotic figures into normal and atypical categories according to characteristic morphological appearances of the different phases of mitosis. Using the publicly available MIDOG21 and TUPAC16 breast cancer mitosis datasets, two experts blindly subtyped mitotic figures into five morphological categories. Further, we set up a state-of-the-art object detection pipeline extending the anchor-free FCOS approach with a gated hierarchical subclassification branch. Our labeling experiment indicated that subtyping of mitotic figures is a challenging task and prone to inter-rater disagreement, which we found in 24.89% of MF. Using the more diverse MIDOG21 dataset for training and TUPAC16 for testing, we reached a mean overall average precision score of 0.552, a ROC AUC score of 0.833 for atypical/normal MF and a mean class-averaged ROC-AUC score of 0.977 for discriminating the different phases of cells undergoing mitosis.

Nucleolar organizer regions (NORs) are parts of the DNA that are involved in RNA transcription. Due to the silver affinity of associated proteins, argyrophilic NORs (AgNORs) can be visualized using silver-based staining. The average number of AgNORs per nucleus has been shown to be a prognostic factor for predicting the outcome of many tumors. Since manual detection of AgNORs is laborious, automation is of high interest. We present a deep learning-based pipeline for automatically determining the AgNOR-score from histopathological sections. An additional annotation experiment was conducted with six pathologists to provide an independent performance evaluation of our approach. Across all raters and images, we found a mean squared error of 0.054 between the AgNOR- scores of the experts and those of the model, indicating that our approach offers performance comparable to humans.

尽管自动图像分析的重要性不断增加，但最近的元研究揭示了有关算法验证的主要缺陷。性能指标对于使用的自动算法的有意义，客观和透明的性能评估和验证尤其是关键，但是在使用特定的指标进行给定的图像分析任务时，对实际陷阱的关注相对较少。这些通常与（1）无视固有的度量属性，例如在存在类不平衡或小目标结构的情况下的行为，（2）无视固有的数据集属性，例如测试的非独立性案例和（3）无视指标应反映的实际生物医学领域的兴趣。该动态文档的目的是说明图像分析领域通常应用的性能指标的重要局限性。在这种情况下，它重点介绍了可以用作图像级分类，语义分割，实例分割或对象检测任务的生物医学图像分析问题。当前版本是基于由全球60多家机构的国际图像分析专家进行的关于指标的Delphi流程。

最近，大型高质量的公共数据集导致了卷积神经网络的发展，这些神经网络可以在专家病理学家水平上检测乳腺癌的淋巴结转移。许多癌症，无论起源地点如何，都可以转移到淋巴结。但是，收集和注释每种癌症类型的高量，高质量数据集都是具有挑战性的。在本文中，我们研究了如何在多任务设置中最有效地利用现有的高质量数据集，以实现紧密相关的任务。具体而言，我们将探索不同的训练和领域适应策略，包括预防灾难性遗忘，用于结肠和头颈癌症转移淋巴结中的灾难性遗忘。我们的结果表明，两项癌症转移检测任务的最新性能。此外，我们显示了从一种癌症类型到另一种癌症的反复适应以获得多任务转移检测网络的有效性。最后，我们表明，利用现有的高质量数据集可以显着提高新目标任务的性能，并且可以使用正则化有效地减轻灾难性遗忘。

自动生物医学图像分析的领域至关重要地取决于算法验证的可靠和有意义的性能指标。但是，当前的度量使用通常是不明智的，并且不能反映基本的域名。在这里，我们提出了一个全面的框架，该框架指导研究人员以问题意识的方式选择绩效指标。具体而言，我们专注于生物医学图像分析问题，这些问题可以解释为图像，对象或像素级别的分类任务。该框架首先编译域兴趣 - 目标结构 - ，数据集和算法与输出问题相关的属性的属性与问题指纹相关，同时还将其映射到适当的问题类别，即图像级分类，语义分段，实例，实例细分或对象检测。然后，它指导用户选择和应用一组适当的验证指标的过程，同时使他们意识到与个人选择相关的潜在陷阱。在本文中，我们描述了指标重新加载推荐框架的当前状态，目的是从图像分析社区获得建设性的反馈。当前版本是在由60多个图像分析专家的国际联盟中开发的，将在社区驱动的优化之后公开作为用户友好的工具包提供。

最近的人工智能（AI）算法已在各种医学分类任务上实现了放射科医生级的性能。但是，只有少数研究涉及CXR扫描异常发现的定位，这对于向放射学家解释图像级分类至关重要。我们在本文中介绍了一个名为Vindr-CXR的可解释的深度学习系统，该系统可以将CXR扫描分类为多种胸部疾病，同时将大多数类型的关键发现本地化在图像上。 Vindr-CXR接受了51,485次CXR扫描的培训，并通过放射科医生提供的边界盒注释进行了培训。它表现出与经验丰富的放射科医生相当的表现，可以在3,000张CXR扫描的回顾性验证集上对6种常见的胸部疾病进行分类，而在接收器操作特征曲线（AUROC）下的平均面积为0.967（95％置信区间[CI]：0.958---------0.958------- 0.975）。 VINDR-CXR在独立患者队列中也得到了外部验证，并显示出其稳健性。对于具有14种类型病变的本地化任务，我们的自由响应接收器操作特征（FROC）分析表明，VINDR-CXR以每扫描确定的1.0假阳性病变的速率达到80.2％的敏感性。还进行了一项前瞻性研究，以衡量VINDR-CXR在协助六名经验丰富的放射科医生方面的临床影响。结果表明，当用作诊断工具时，提出的系统显着改善了放射科医生本身之间的一致性，平均Fleiss的Kappa的同意增加了1.5％。我们还观察到，在放射科医生咨询了Vindr-CXR的建议之后，在平均Cohen的Kappa中，它们和系统之间的一致性显着增加了3.3％。

近年来，深入学习已成功应用于自动化各种诊断组织病理学的任务。然而，小规模地区的快速可靠的本地化（ROI）仍然是一个关键挑战，因为鉴别性形态特征通常只占据一小部分的千兆像素级全幻灯片（WSI）。在本文中，我们提出了一种稀疏的WSI分析方法，用于快速识别WSI级分类的高功率ROI。我们开发由早期分类文献的评估框架，以量化稀疏分析方法的诊断性能和推理时间之间的权衡。我们在病理学中的常见但耗时的任务中测试了我们的方法 - 从内镜活检标本诊断血液杂志和曙红（H＆E） - 染色的载玻片上诊断胃肠元（GIM）。 Gim是沿着胃癌发展途径的着名前体病变。我们对我们的方法的性能和推理时间进行了彻底的评估，我们在GIM阳性和GIM负面WSI上的测试集中，发现我们的方法在所有正面WSI中成功地检测到GIM，接收器下的WSI级分类区域操作特性曲线（AUC）为0.98和0.95的平均精度（AP）。此外，我们表明我们的方法可以在标准CPU上达到一分钟内的这些指标。我们的结果适用于开发神经网络的目的，可以轻松地部署在临床环境中，以支持病理学家在快速定位和诊断WSI中的小规模形态特征。

and the CAMELYON16 Consortium IMPORTANCE Application of deep learning algorithms to whole-slide pathology images can potentially improve diagnostic accuracy and efficiency.OBJECTIVE Assess the performance of automated deep learning algorithms at detecting metastases in hematoxylin and eosin-stained tissue sections of lymph nodes of women with breast cancer and compare it with pathologists' diagnoses in a diagnostic setting.DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS Researcher challenge competition (CAMELYON16) to develop automated solutions for detecting lymph node metastases (November 2015-November 2016). A training data set of whole-slide images from 2 centers in the Netherlands with (n = 110) and without (n = 160) nodal metastases verified by immunohistochemical staining were provided to challenge participants to build algorithms. Algorithm performance was evaluated in an independent test set of 129 whole-slide images (49 with and 80 without metastases). The same test set of corresponding glass slides was also evaluated by a panel of 11 pathologists with time constraint (WTC) from the Netherlands to ascertain likelihood of nodal metastases for each slide in a flexible 2-hour session, simulating routine pathology workflow, and by 1 pathologist without time constraint (WOTC).EXPOSURES Deep learning algorithms submitted as part of a challenge competition or pathologist interpretation. MAIN OUTCOMES AND MEASURESThe presence of specific metastatic foci and the absence vs presence of lymph node metastasis in a slide or image using receiver operating characteristic curve analysis. The 11 pathologists participating in the simulation exercise rated their diagnostic confidence as definitely normal, probably normal, equivocal, probably tumor, or definitely tumor. RESULTSThe area under the receiver operating characteristic curve (AUC) for the algorithms ranged from 0.556 to 0.994. The top-performing algorithm achieved a lesion-level, true-positive fraction comparable with that of the pathologist WOTC (72.4% [95% CI, 64.3%-80.4%]) at a mean of 0.0125 false-positives per normal whole-slide image. For the whole-slide image classification task, the best algorithm (AUC, 0.994 [95% CI, 0.983-0.999]) performed significantly better than the pathologists WTC in a diagnostic simulation (mean AUC, 0.810 [range, 0.738-0.884]; P < .001). The top 5 algorithms had a mean AUC that was comparable with the pathologist interpreting the slides in the absence of time constraints (mean AUC, 0.960 [range, 0.923-0.994] for the top 5 algorithms vs 0.966 [95% CI, 0.927-0.998] for the pathologist WOTC). CONCLUSIONS AND RELEVANCEIn the setting of a challenge competition, some deep learning algorithms achieved better diagnostic performance than a panel of 11 pathologists participating in a simulation exercise designed to mimic routine pathology workflow; algorithm performance was comparable with an expert pathologist interpreting whole-slide images without time constraints. Whether this appro

由于形态的相似性，皮肤肿瘤的组织学切片分化为个体亚型可能具有挑战性。最近，基于深度学习的方法证明了它们在这方面支持病理学家的潜力。但是，这些监督算法中的许多都需要大量的注释数据才能进行稳健开发。我们提供了一个公开可用的数据集，该数据集是七个不同的犬皮肤肿瘤的350张全滑图像，其中有13种组织学类别的12,424个多边形注释，包括7种皮肤肿瘤亚型。在评估者间实验中，我们显示了提供的标签的高稠度，尤其是对于肿瘤注释。我们通过训练深层神经网络来进一步验证数据集，以完成组织分割和肿瘤亚型分类的任务。我们的肿瘤尤其是0.7047的类平均Jaccard系数为0.7047，尤其是0.9044。对于分类，我们达到了0.9857的幻灯片级准确性。由于犬皮肤肿瘤对人肿瘤具有各种组织学同源性，因此该数据集的附加值不限于兽医病理学，而是扩展到更一般的应用领域。

数字农业的现代趋势已经转向人工智能，以进行农作物质量评估和产量估计。在这项工作中，我们记录了如何使用参数调谐的单弹对象检测算法来识别和计算来自空中无人机图像的高粱头。我们的方法涉及一项新颖的探索性分析，该分析确定了高粱图像的关键结构元素，并激发了参数调节的锚盒的选择，这些锚盒对性能产生了重大贡献。这些见解导致了一个深度学习模型的发展，该模型胜过基线模型，并达到了样本外平均平均精度为0.95。

NUCLS数据集包含乳腺癌中细胞核的220.000多个注释。我们展示了如何使用这些数据创建具有MISCNN框架的多评价者模型来自动化细胞核的分析。对于模型创建，我们使用嵌入管道中的广泛的U-NET方法。该管道除了高性能卷积神经网络外，还提供了几种预处理器技术和扩展数据探索。最终模型在评估阶段进行了测试，并使用多种指标和随后的可视化度量进行了测试。最后，将结果与NUCLS研究的结果进行比较和解释。作为一个前景，给出了对于在细胞核背景下模型的未来发展至关重要的指示。

前列腺癌是男性癌症死亡的最常见原因之一。对非侵入性和准确诊断方法的需求不断增长，促进目前在临床实践中的标准前列腺癌风险评估。尽管如此，从多游幂磁共振图像中开发前列腺癌诊断中的计算机辅助癌症诊断仍然是一个挑战。在这项工作中，我们提出了一种新的深度学习方法，可以通过构建两阶段多数量多流卷积神经网络（CNN）基于架构架构的相应磁共振图像中的前列腺病变自动分类。在不实现复杂的图像预处理步骤或第三方软件的情况下，我们的框架在接收器操作特性（ROC）曲线值为0.87的接收器下实现了该区域的分类性能。结果表现出大部分提交的方法，并分享了普罗妥克斯挑战组织者报告的最高价值。我们拟议的基于CNN的框架反映了辅助前列腺癌中的医学图像解释并减少不必要的活组织检查的可能性。

腕骨骨折是医院的常见情况，特别是在紧急服务中。医生需要来自各种医疗设备的图像，以及患者的病史和身体检查，正确诊断这些骨折并采用适当的治疗。本研究旨在使用腕X射线图像的深度学习进行骨折检测，以帮助专门在现场专门的医生，特别是在骨折的诊断中工作。为此目的，使用从Gazi大学医院获得的腕X射线图像数据集的基于深度学习的物体检测模型来执行20个不同的检测程序。这里使用了DCN，动态R_CNN，更快的R_CNN，FSAF，Libra R_CNN，PAA，RetinAnet，Regnet和具有各种骨架的基于SABL深度学习的物体检测模型。为了进一步改进研究中的检测程序，开发了5种不同的集合模型，后来用于改革集合模型，为我们的研究开发一个独一无二的检测模型，标题为腕骨骨折检测组合（WFD_C）。根据检测到总共26种不同的骨折，检测结果的最高结果是WFD_C模型中的0.8639平均精度（AP50）。本研究支持华为土耳其研发中心，范围在持续的合作项目编码071813中，华为大学，华为和Medskor。

In this study, we systematically investigate the impact of class imbalance on classification performance of convolutional neural networks (CNNs) and compare frequently used methods to address the issue. Class imbalance is a common problem that has been comprehensively studied in classical machine learning, yet very limited systematic research is available in the context of deep learning. In our study, we use three benchmark datasets of increasing complexity, MNIST, CIFAR-10 and ImageNet, to investigate the effects of imbalance on classification and perform an extensive comparison of several methods to address the issue: oversampling, undersampling, two-phase training, and thresholding that compensates for prior class probabilities. Our main evaluation metric is area under the receiver operating characteristic curve (ROC AUC) adjusted to multi-class tasks since overall accuracy metric is associated with notable difficulties in the context of imbalanced data. Based on results from our experiments we conclude that (i) the effect of class imbalance on classification performance is detrimental; (ii) the method of addressing class imbalance that emerged as dominant in almost all analyzed scenarios was oversampling; (iii) oversampling should be applied to the level that completely eliminates the imbalance, whereas the optimal undersampling ratio depends on the extent of imbalance; (iv) as opposed to some classical machine learning models, oversampling does not cause overfitting of CNNs; (v) thresholding should be applied to compensate for prior class probabilities when overall number of properly classified cases is of interest.

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。

骨肉瘤是最常见的原发性骨癌，其标准治疗包括术前化疗，然后切除。化学疗法反应用于预测患者的预后和进一步治疗。坏死在切除标本上的组织学幻灯片通常评估了坏死比定义为坏死肿瘤与总体肿瘤之比。已知坏死比> = 90％的患者的预后更好。多个载玻片对坏死比的手动微观综述是半定量性的，并且可能具有观察者间和观察者间的变异性。我们提出了一种基于目标和可再现的深度学习方法，以估计坏死比，并从扫描的苏木精和曙红全幻灯片图像预测结果。我们以3134个WSI的速度收集了103例骨肉瘤病例，以训练我们的深度学习模型，验证坏死比评估并评估结果预测。我们训练了深层多磁化网络，以分割多个组织亚型，包括生存的肿瘤和像素级中的坏死肿瘤，并计算来自多个WSI的病例级坏死比。我们显示了通过分割模型估算的坏死比，高度与由专家手动评估的病理报告中的坏死比高度相关，其中IV级的平均绝对差异（100％），III（> = 90％）和II（> = 50％和<50％和< 90％）坏死反应分别为4.4％，4.5％和17.8％。我们成功地对患者进行了分层，以预测P = 10^-6的总生存率，而P = 0.012的无进展生存率。我们没有可变性的可重现方法使我们能够调整截止阈值，特别是用于模型和数据集的截止阈值，为OS的80％，PFS为60％。我们的研究表明，深度学习可以支持病理学家作为一种客观的工具，可以分析组织学中骨肉瘤，以评估治疗反应并预测患者结果。

用于计算病理（CPATH）的深度分割模型的发展可以帮助培养可解释的形态生物标志物的调查。然而，这些方法的成功存在主要瓶颈，因为监督的深度学习模型需要丰富的准确标记数据。该问题在CPATH领域加剧，因为详细注释的产生通常需要对病理学家的输入能够区分不同的组织构建体和核。手动标记核可能不是收集大规模注释数据集的可行方法，特别是当单个图像区域可以包含数千个不同的单元时。但是，仅依靠自动生成注释将限制地面真理的准确性和可靠性。因此，为了帮助克服上述挑战，我们提出了一种多级注释管道，以使大规模数据集进行用于组织学图像分析，具有病理学家in-循环的细化步骤。使用本市管道，我们生成最大的已知核实例分段和分类数据集，其中包含近百万分之一的H＆E染色的结肠组织中标记的细胞核。我们发布了DataSet并鼓励研究社区利用它来推动CPATH中下游小区模型的发展。

体外测试是对医疗设备毒性进行动物测试的替代方法。检测细胞作为第一步，细胞专家根据显微镜下的细胞毒性等级评估细胞的生长。因此，人类疲劳在错误制造中起着作用，使使用深度学习吸引力。由于培训数据注释的高成本，需要一种无手动注释的方法。我们提出了对不完美标签（SISSI）的无缝迭代半监督校正（SISSI），这是一种以半监督方式训练具有嘈杂和缺失注释的对象检测模型的新方法。我们的网络从使用简单的图像处理算法生成的嘈杂标签中学习，这些算法在自我训练期间迭代校正。由于伪标签中缺少边界框的性质，这会对训练产生负面影响，因此我们建议使用无缝克隆对动态生成的合成样图像进行训练。我们的方法成功地提供了一种自适应的早期学习校正技术来进行对象检测。事实证明，在分类和语义分割中应用的早期学习校正的组合被证明是比通常的半监督方法在三个不同的读者中使用> 15％的AP和> 20％的AR。我们的代码可在https://github.com/marwankefah/sissi上找到。

The PASCAL Visual Object Classes (VOC) challenge is a benchmark in visual object category recognition and detection, providing the vision and machine learning communities with a standard dataset of images and annotation, and standard evaluation procedures. Organised annually from 2005 to present, the challenge and its associated dataset has become accepted as the benchmark for object detection.This paper describes the dataset and evaluation procedure. We review the state-of-the-art in evaluated methods for both classification and detection, analyse whether the methods are statistically different, what they are learning from the images (e.g. the object or its context), and what the methods find easy or confuse. The paper concludes with lessons learnt in the three year history of the challenge, and proposes directions for future improvement and extension.

肺癌治疗中有针对性疗法的标准诊断程序涉及组织学亚型和随后检测关键驱动因素突变，例如EGFR。即使分子分析可以发现驱动器突变，但该过程通常很昂贵且耗时。深度学习的图像分析为直接从整个幻灯片图像（WSIS）直接发现驱动器突变提供了一种更经济的替代方法。在这项工作中，我们使用具有弱监督的自定义深度学习管道来鉴定苏木精和曙红染色的WSI的EGFR突变的形态相关性，此外还可以检测到肿瘤和组织学亚型。我们通过对两个肺癌数据集进行严格的实验和消融研究来证明管道的有效性-TCGA和来自印度的私人数据集。通过管道，我们在肿瘤检测下达到了曲线（AUC）的平均面积（AUC），在TCGA数据集上的腺癌和鳞状细胞癌之间的组织学亚型为0.942。对于EGFR检测，我们在TCGA数据集上的平均AUC为0.864，印度数据集的平均AUC为0.783。我们的关键学习点包括以下内容。首先，如果要在目标数据集中微调特征提取器，则使用对组织学训练的特征提取器层没有特别的优势。其次，选择具有较高细胞的斑块，大概是捕获肿瘤区域，并不总是有帮助的，因为疾病类别的迹象可能存在于肿瘤 - 肿瘤的基质中。