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。

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。

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。

X-ray imaging technology has been used for decades in clinical tasks to reveal the internal condition of different organs, and in recent years, it has become more common in other areas such as industry, security, and geography. The recent development of computer vision and machine learning techniques has also made it easier to automatically process X-ray images and several machine learning-based object (anomaly) detection, classification, and segmentation methods have been recently employed in X-ray image analysis. Due to the high potential of deep learning in related image processing applications, it has been used in most of the studies. This survey reviews the recent research on using computer vision and machine learning for X-ray analysis in industrial production and security applications and covers the applications, techniques, evaluation metrics, datasets, and performance comparison of those techniques on publicly available datasets. We also highlight some drawbacks in the published research and give recommendations for future research in computer vision-based X-ray analysis.

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。

乳腺癌是全球女性死亡的主要原因之一。如果在高级阶段检测到很难治疗，但是，早期发现可以显着增加生存机会，并改善数百万妇女的生活。鉴于乳腺癌的普遍流行，研究界提出早期检测，分类和诊断的框架至关重要。与医生协调的人工智能研究社区正在开发此类框架以自动化检测任务。随着研究活动的激增，加上大型数据集的可用性和增强的计算能力，预计AI框架结果将有助于更多的临床医生做出正确的预测。在本文中，提出了使用乳房X线照片对乳腺癌进行分类的新框架。所提出的框架结合了从新颖的卷积神经网络（CNN）功能中提取的强大特征，以及手工制作的功能，包括猪（定向梯度的直方图）和LBP（本地二进制图案）。在CBIS-DDSM数据集上获得的结果超过了技术状态。

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。

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。

肾细胞癌（RCC）是一种常见的癌症，随着临床行为的变化。懒惰的RCC通常是低级的，没有坏死，可以在没有治疗的情况下监测。激进的RCC通常是高级的，如果未及时检测和治疗，可能会导致转移和死亡。虽然大多数肾脏癌在CT扫描中都检测到，但分级是基于侵入性活检或手术的组织学。确定对CT图像的侵略性在临床上很重要，因为它促进了风险分层和治疗计划。这项研究旨在使用机器学习方法来识别与病理学特征相关的放射学特征，以促进评估CT图像而不是组织学上的癌症侵略性。本文提出了一种新型的自动化方法，即按区域（Corrfabr）相关的特征聚集，用于通过利用放射学和相应的不对齐病理学图像之间的相关性来对透明细胞RCC进行分类。 CORRFABR由三个主要步骤组成：（1）特征聚集，其中从放射学和病理图像中提取区域级特征，（2）融合，放射学特征与病理特征相关的放射学特征在区域级别上学习，并且（3）在其中预测的地方学到的相关特征用于仅使用CT作为输入来区分侵略性和顽固的透明细胞RCC。因此，在训练过程中，Corrfabr从放射学和病理学图像中学习，但是在没有病理图像的情况下，Corrfabr将使用CORFABR将侵略性与顽固的透明细胞RCC区分开。 Corrfabr仅比放射学特征改善了分类性能，二进制分类F1分数从0.68（0.04）增加到0.73（0.03）。这证明了将病理疾病特征纳入CT图像上透明细胞RCC侵袭性的分类的潜力。

黑色素瘤的鉴定涉及使用临床和Dermoscopy模式获得的皮肤病变图像的综合分析。 Dermospopic图像提供了补充宏观临床图像的地下视觉结构的详细视图。黑色素瘤诊断通常基于7点视觉类别清单（7PC）。 7PC包含可以帮助分类的类别之间的内在关系，例如共享特征，相关性以及类别对诊断的贡献。手动分类是主观的，容易出现和interobserver变异性。这为改善诊断的自动化方法提供了机会。目前的最先进方法侧重于单个图像模态并忽略另一个图像，或者不完全利用两种方式的互补信息。此外，没有一种方法来利用7PC中的interCategory关系。在这项研究中，我们通过提出具有两个模块的基于图形的InterCategory和帧间性网络（GIIN）来解决这些问题。基于图形的关系模​​块（GRM）利用基间关系，多语句关系，并通过在图形网络中编码类别表示来利用Dermicoctop的视觉结构细节。嵌入学习模块（CELM）的类别捕获每个类别专门的表示并支持GRM。我们表明我们的模块在使用Dermoscopy临床图像的公共数据集中增强分类性能，并表明我们的方法在分类7PC类别和诊断时表现出最先进的。

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。

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。

数据采集​​和注释中的困难基本上限制了3D医学成像应用的训练数据集的样本尺寸。结果，在没有足够的预训练参数的情况下，构建来自划痕的高性能3D卷积神经网络仍然是一项艰巨的任务。以前关于3D预培训的努力经常依赖于自我监督的方法，它在未标记的数据上使用预测或对比学习来构建不变的3D表示。然而，由于大规模监督信息的不可用，从这些学习框架获得语义不变和歧视性表示仍然存在问题。在本文中，我们重新审视了一种创新但简单的完全监督的3D网络预训练框架，以利用来自大型2D自然图像数据集的语义监督。通过重新设计的3D网络架构，重新设计的自然图像用于解决数据稀缺问题并开发强大的3D表示。四个基准数据集上的综合实验表明，所提出的预先接受的模型可以有效地加速收敛，同时还提高了各种3D医学成像任务，例如分类，分割和检测的准确性。此外，与从头划伤的训练相比，它可以节省高达60％的注释工作。在NIH Deeplesion数据集上，它同样地实现了最先进的检测性能，优于早期的自我监督和完全监督的预训练方法，以及从头训练进行培训的方法。为了促进3D医疗模型的进一步发展，我们的代码和预先接受的模型权重在https://github.com/urmagicsmine/cspr上公开使用。

目的：基于深度学习的放射素学（DLR）在医学图像分析中取得了巨大的成功，并被认为是依赖手工特征的常规放射线学的替代。在这项研究中，我们旨在探索DLR使用预处理PET/CT预测鼻咽癌（NPC）中5年无进展生存期（PFS）的能力。方法：总共招募了257名患者（内部/外部队列中的170/87），具有晚期NPC（TNM III期或IVA）。我们开发了一个端到端的多模式DLR模型，其中优化了3D卷积神经网络以从预处理PET/CT图像中提取深度特征，并预测了5年PFS的概率。作为高级临床特征，TNM阶段可以集成到我们的DLR模型中，以进一步提高预后性能。为了比较常规放射素学和DLR，提取了1456个手工制作的特征，并从54种特征选择方法和9种分类方法的54个交叉组合中选择了最佳常规放射线方法。此外，使用临床特征，常规放射线学签名和DLR签名进行风险组分层。结果：我们使用PET和CT的多模式DLR模型比最佳常规放射线方法获得了更高的预后性能。此外，多模式DLR模型仅使用PET或仅CT优于单模式DLR模型。对于风险组分层，常规的放射线学签名和DLR签名使内部和外部队列中的高风险患者群体之间有显着差异，而外部队列中的临床特征则失败。结论：我们的研究确定了高级NPC中生存预测的潜在预后工具，表明DLR可以为当前TNM分期提供互补值。

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.

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。

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。

为医学图像评估构建准确和强大的人工智能系统，不仅需要高级深度学习模型的研究和设计，还需要创建大型和策划的注释训练示例。然而，构造这种数据集通常非常昂贵 - 由于注释任务的复杂性和解释医学图像所需的高度专业知识（例如，专家放射科医师）。为了对此限制来说，我们提出了一种基于对比学习和在线特征聚类的丰富图像特征自我监督学习方法。为此目的，我们利用各种方式的大超过100,000,000个医学图像的大型训练数据集，包括放射线照相，计算机断层扫描（CT），磁共振（MR）成像和超声检查。我们建议使用这些功能来指导在各种下游任务的监督和混合自我监督/监督制度的模型培训。我们突出了这种策略对射线照相，CT和MR：1的挑战性图像评估问题的许多优点，与最先进的（例如，检测3-7％的AUC升压为3-7％胸部射线照相扫描的异常和脑CT的出血检测）; 2）与使用无预先训练（例如，83％，在培训MR扫描MR扫描中的脑转移的模型时，在训练期间训练期间的模型收敛在训练期间的培训期高达85％。 3）对各种图像增强的鲁棒性增加，例如在场中看到的数据变化的强度变化，旋转或缩放反射。

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。

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。