胸腔CT上的自动病变分割能够快速定量分析Covid-19感染的肺部受累。然而，获得用于训练分割网络的大量体素级注释是非常昂贵的。因此，我们提出了一种基于密集回归激活地图（DRAM）的弱监督分割方法。大多数弱监督的分割方法接近利用类激活映射（CAM）到本地化对象。但是，由于凸轮培训进行分类，因此它们不会与对象分割精确对齐。相反，我们使用来自培训的分割网络的密集特征生成高分辨率激活映射，以训练为估计每瓣病变百分比。以这种方式，网络可以利用关于所需病变卷的知识。此外，我们提出了一个注意神经网络模块，以优化DRAM，与主要回归任务一起优化。我们在90个科目中评估了我们的算法。结果表明，我们的方法达到了70.2％的骰子系数，显着优于凸轮基基线48.6％。

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。

Automated detecting lung infections from computed tomography (CT) data plays an important role for combating COVID-19. However, there are still some challenges for developing AI system. 1) Most current COVID-19 infection segmentation methods mainly relied on 2D CT images, which lack 3D sequential constraint. 2) Existing 3D CT segmentation methods focus on single-scale representations, which do not achieve the multiple level receptive field sizes on 3D volume. 3) The emergent breaking out of COVID-19 makes it hard to annotate sufficient CT volumes for training deep model. To address these issues, we first build a multiple dimensional-attention convolutional neural network (MDA-CNN) to aggregate multi-scale information along different dimension of input feature maps and impose supervision on multiple predictions from different CNN layers. Second, we assign this MDA-CNN as a basic network into a novel dual multi-scale mean teacher network (DM${^2}$T-Net) for semi-supervised COVID-19 lung infection segmentation on CT volumes by leveraging unlabeled data and exploring the multi-scale information. Our DM${^2}$T-Net encourages multiple predictions at different CNN layers from the student and teacher networks to be consistent for computing a multi-scale consistency loss on unlabeled data, which is then added to the supervised loss on the labeled data from multiple predictions of MDA-CNN. Third, we collect two COVID-19 segmentation datasets to evaluate our method. The experimental results show that our network consistently outperforms the compared state-of-the-art methods.

在过去的两年中，Covid-19-19的到来引起的动荡继续带来新的挑战。在这次COVID-19大流行期间，需要快速鉴定感染患者和计算机断层扫描（CT）图像中感染区域的特定描述。尽管已迅速建立了深层监督的学习方法，但图像级和像素级标签的稀缺性以及缺乏可解释的透明度仍然阻碍了AI的适用性。我们可以识别受感染的患者并以极端的监督描绘感染吗？半监督的学习表明，在有限的标记数据和足够的未标记数据下，表现出了有希望的表现。受到半监督学习的启发，我们提出了一种模型不可静止的校准伪标记策略，并将其应用于一致性正则化框架下，以生成可解释的识别和描述结果。我们通过有限的标记数据和足够的未标记数据或弱标记数据的组合证明了模型的有效性。广泛的实验表明，我们的模型可以有效利用有限的标记数据，并为临床常规中的决策提供可解释的分类和分割结果。该代码可从https://github.com/ayanglab/xai covid-11获得。

This paper presents our solution for the 2nd COVID-19 Severity Detection Competition. This task aims to distinguish the Mild, Moderate, Severe, and Critical grades in COVID-19 chest CT images. In our approach, we devise a novel infection-aware 3D Contrastive Mixup Classification network for severity grading. Specifcally, we train two segmentation networks to first extract the lung region and then the inner lesion region. The lesion segmentation mask serves as complementary information for the original CT slices. To relieve the issue of imbalanced data distribution, we further improve the advanced Contrastive Mixup Classification network by weighted cross-entropy loss. On the COVID-19 severity detection leaderboard, our approach won the first place with a Macro F1 Score of 51.76%. It significantly outperforms the baseline method by over 11.46%.

世界目前正在经历持续的传染病大流行病，该传染病是冠状病毒疾病2019（即covid-19），这是由严重的急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-COV-2）引起的。计算机断层扫描（CT）在评估感染的严重程度方面发挥着重要作用，并且还可用于识别这些症状和无症状的Covid-19载体。随着Covid-19患者的累积数量的激增，放射科医师越来越强调手动检查CT扫描。因此，自动化3D CT扫描识别工具的需求量高，因为手动分析对放射科医师耗时，并且它们的疲劳可能导致可能的误判。然而，由于位于不同医院的CT扫描仪的各种技术规范，CT图像的外观可能显着不同，导致许多自动图像识别方法的失败。因此，多域和多扫描仪研究的多域移位问题是不可能对可靠识别和可再现和客观诊断和预后至关重要的至关重要。在本文中，我们提出了Covid-19 CT扫描识别模型即Coronavirus信息融合和诊断网络（CIFD-NET），可以通过新的强大弱监督的学习范式有效地处理多域移位问题。与其他最先进的方法相比，我们的模型可以可靠，高效地解决CT扫描图像中不同外观的问题。

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。

Covid-19的传播给世界带来了巨大的灾难，自动分割感染区域可以帮助医生快速诊断并减少工作量。但是，准确和完整的分割面临一些挑战，例如散射的感染区分布，复杂的背景噪声和模糊的分割边界。为此，在本文中，我们提出了一个新的网络，用于从CT图像（名为BCS-NET）的自动covid-19肺部感染分割，该网络考虑了边界，上下文和语义属性。 BCS-NET遵循编码器架构，更多的设计集中在解码器阶段，该阶段包括三个逐渐边界上下文 - 语义重建（BCSR）块。在每个BCSR块中，注意引导的全局上下文（AGGC）模块旨在通过突出显示重要的空间和边界位置并建模全局上下文依赖性来学习解码器最有价值的编码器功能。此外，语义指南（SG）单元通过在中间分辨率上汇总多规模的高级特征来生成语义指南图来完善解码器特征。广泛的实验表明，我们提出的框架在定性和定量上都优于现有竞争对手。

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。

尽管已经开发了疫苗，并且国家疫苗接种率正在稳步提高，但2019年冠状病毒病（COVID-19）仍对世界各地的医疗保健系统产生负面影响。在当前阶段，从CT图像中自动分割肺部感染区域对于诊断和治疗COVID-19至关重要。得益于深度学习技术的发展，已经提出了一些针对肺部感染细分的深度学习解决方案。但是，由于分布分布，复杂的背景干扰和界限模糊，现有模型的准确性和完整性仍然不令人满意。为此，我们在本文中提出了一个边界引导的语义学习网络（BSNET）。一方面，结合顶级语义保存和渐进式语义集成的双分支语义增强模块旨在建模不同的高级特征之间的互补关系，从而促进产生更完整的分割结果。另一方面，提出了镜像对称边界引导模块，以以镜像对称方式准确检测病变区域的边界。公开可用数据集的实验表明，我们的BSNET优于现有的最新竞争对手，并实现了44 fps的实时推理速度。

我们提出了一种基于图的基于图的方法，用于标记给定的气道树分割的解剖学分支。该方法在气道树图中制定了气道标记作为分支分类问题，其中使用卷积神经网络（CNN）提取分支特征，并使用图形神经网络富集。我们的图形神经网络是通过从其本地邻居的每个节点聚合信息来实现的结构感知，并通过编码图中的节点位置来定位。我们在来自慢性阻塞性肺病（COPD）的各种严重阶段的受试者的220个气道树上评估了该方法。结果表明，我们的方法是计算上高效的，并且显着提高了分支分类性能而不是基线方法。与标准CNN方法获得的83.83 \％相比，我们的方法的总体平均精度达到91.18 \％。我们在https://github.com/diagnijmegen/spgnn发布了我们的源代码。该算法还在HTTPS://grand-Challenge.org/algorithms/airway-anatomical-labeling/上公开使用。

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。

Accurate airway extraction from computed tomography (CT) images is a critical step for planning navigation bronchoscopy and quantitative assessment of airway-related chronic obstructive pulmonary disease (COPD). The existing methods are challenging to sufficiently segment the airway, especially the high-generation airway, with the constraint of the limited label and cannot meet the clinical use in COPD. We propose a novel two-stage 3D contextual transformer-based U-Net for airway segmentation using CT images. The method consists of two stages, performing initial and refined airway segmentation. The two-stage model shares the same subnetwork with different airway masks as input. Contextual transformer block is performed both in the encoder and decoder path of the subnetwork to finish high-quality airway segmentation effectively. In the first stage, the total airway mask and CT images are provided to the subnetwork, and the intrapulmonary airway mask and corresponding CT scans to the subnetwork in the second stage. Then the predictions of the two-stage method are merged as the final prediction. Extensive experiments were performed on in-house and multiple public datasets. Quantitative and qualitative analysis demonstrate that our proposed method extracted much more branches and lengths of the tree while accomplishing state-of-the-art airway segmentation performance. The code is available at https://github.com/zhaozsq/airway_segmentation.

Covid-19已成为全球大流行，仍然对公众产生严重的健康风险。 CT扫描中肺炎病变的准确和有效的细分对于治疗决策至关重要。我们提出了一种使用循环一致生成的对冲网络（循环GaN）的新型无监督方法，其自动化和加速病变描绘过程。工作流程包括肺体积分割，“合成”健康肺一代，感染和健康的图像减法，以及二元病变面膜创造。首先使用预先训练的U-Net划定肺体积，并作为后续网络的输入。开发了循环GaN，以产生来自受感染的肺图像的合成的“健康”肺CT图像。之后，通过从“受感染的”肺CT图像中减去合成的“健康”肺CT图像来提取肺炎病变。然后将中值过滤器和K-Means聚类应用于轮廓的病变。在两个公共数据集（冠状遗传酶和Radiopedia）上验证了自动分割方法。骰子系数分别达到0.748和0.730，用于冠状遗传酶和RadioPedia数据集。同时，对冠纳卡酶数据集的病变分割性的精度和灵敏度为0.813和0.735，以及用于Radiopedia数据集的0.773和0.726。性能与现有的监督分割网络和以前无监督的特性相当。提出的无监督分割方法在自动Covid-19病变描绘中实现了高精度和效率。分割结果可以作为进一步手动修改的基线和病变诊断的质量保证工具。此外，由于其无人自化的性质，结果不受医师经验的影响，否则对监督方法至关重要。

使用深度学习模型从组织学数据中诊断癌症提出了一些挑战。这些图像中关注区域（ROI）的癌症分级和定位通常依赖于图像和像素级标签，后者需要昂贵的注释过程。深度弱监督的对象定位（WSOL）方法为深度学习模型的低成本培训提供了不同的策略。仅使用图像级注释，可以训练这些方法以对图像进行分类，并为ROI定位进行分类类激活图（CAM）。本文综述了WSOL的​​最先进的DL方法。我们提出了一种分类法，根据模型中的信息流，将这些方法分为自下而上和自上而下的方法。尽管后者的进展有限，但最近的自下而上方法目前通过深层WSOL方法推动了很多进展。早期作品的重点是设计不同的空间合并功能。但是，这些方法达到了有限的定位准确性，并揭示了一个主要限制 - 凸轮的不足激活导致了高假阴性定位。随后的工作旨在减轻此问题并恢复完整的对象。评估和比较了两个具有挑战性的组织学数据集的分类和本地化准确性，对我们的分类学方法进行了评估和比较。总体而言，结果表明定位性能差，特别是对于最初设计用于处理自然图像的通用方法。旨在解决组织学数据挑战的方法产生了良好的结果。但是，所有方法都遭受高假阳性/阴性定位的影响。在组织学中应用深WSOL方法的应用是四个关键的挑战 - 凸轮的激活下/过度激活，对阈值的敏感性和模型选择。

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。

肺癌是最致命的癌症之一，部分诊断和治疗取决于肿瘤的准确描绘。目前是最常见的方法的人以人为本的分割，须遵守观察者间变异性，并且考虑到专家只能提供注释的事实，也是耗时的。最近展示了有前途的结果，自动和半自动肿瘤分割方法。然而，随着不同的研究人员使用各种数据集和性能指标验证了其算法，可靠地评估这些方法仍然是一个开放的挑战。通过2018年IEEE视频和图像处理（VIP）杯竞赛创建的计算机断层摄影扫描（LOTUS）基准测试的肺起源肿瘤分割的目标是提供唯一的数据集和预定义的指标，因此不同的研究人员可以开发和以统一的方式评估他们的方法。 2018年VIP杯始于42个国家的全球参与，以获得竞争数据。在注册阶段，有129名成员组成了来自10个国家的28个团队，其中9个团队将其达到最后阶段，6队成功完成了所有必要的任务。简而言之，竞争期间提出的所有算法都是基于深度学习模型与假阳性降低技术相结合。三种决赛选手开发的方法表明，有希望的肿瘤细分导致导致越来越大的努力应降低假阳性率。本次竞争稿件概述了VIP-Cup挑战，以及所提出的算法和结果。

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。

Image-level weakly supervised semantic segmentation is a challenging problem that has been deeply studied in recent years. Most of advanced solutions exploit class activation map (CAM). However, CAMs can hardly serve as the object mask due to the gap between full and weak supervisions. In this paper, we propose a self-supervised equivariant attention mechanism (SEAM) to discover additional supervision and narrow the gap. Our method is based on the observation that equivariance is an implicit constraint in fully supervised semantic segmentation, whose pixel-level labels take the same spatial transformation as the input images during data augmentation. However, this constraint is lost on the CAMs trained by image-level supervision. Therefore, we propose consistency regularization on predicted CAMs from various transformed images to provide self-supervision for network learning. Moreover, we propose a pixel correlation module (PCM), which exploits context appearance information and refines the prediction of current pixel by its similar neighbors, leading to further improvement on CAMs consistency. Extensive experiments on PASCAL VOC 2012 dataset demonstrate our method outperforms state-of-the-art methods using the same level of supervision. The code is released online 1 .

了解模型预测在医疗保健方面至关重要，以促进模型正确性的快速验证，并防止利用利用混淆变量的模型。我们介绍了体积医学图像中可解释的多种异常分类的挑战新任务，其中模型必须指示用于预测每个异常的区域。为了解决这项任务，我们提出了一个多实例学习卷积神经网络，AxialNet，允许识别每个异常的顶部切片。接下来我们将赫雷库姆纳入注意机制，识别子切片区域。我们证明，对于Axialnet，Hirescam的说明得到保证，以反映所用模型的位置，与Grad-Cam不同，有时突出不相关的位置。使用一种产生忠实解释的模型，我们旨在通过一种新颖的面具损失来改善模型的学习，利用赫克斯克姆和3D允许的区域来鼓励模型仅预测基于器官的异常，其中出现的异常。 3D允许的区域通过新方法，分区自动获得，其组合从放射学报告中提取的位置信息与通过形态图像处理获得的器官分割图。总体而言，我们提出了第一种模型，用于解释容量医学图像中的可解释的多异常预测，然后使用掩模损耗来实现36,316扫描的Rad-Chessct数据集中多个异常的器官定位提高33％，代表状态本领域。这项工作推进了胸部CT卷中多种异常模型的临床适用性。