纵向成像能够捕获静态解剖结构和疾病进展的动态变化，向早期和更好的患者特异性病理学管理。但是，检测糖尿病性视网膜病（DR）的常规方法很少利用纵向信息来改善DR分析。在这项工作中，我们调查了利用纵向诊断目的的纵向性质利用自我监督学习的好处。我们比较了不同的纵向自学学习（LSSL）方法，以模拟从纵向视网膜颜色眼底照片（CFP）进行疾病进展，以便使用一对连续考试来检测早期的DR严重性变化。实验是在有或没有那些经过训练的编码器（LSSL）的纵向DR筛选数据集上进行的，该数据集充当纵向借口任务。结果对于基线（从头开始训练）的AUC为0.875，AUC为0.96（95％CI：0.9593-0.9655 DELONG测试），使用p值<2.2e-16，在早期融合上使用简单的重置式结构，使用冷冻的LSSL重量，这表明LSSL潜在空间可以编码DR进程的动态。

最近的对比学习方法在低标签制度中实现了最新的。但是，培训需要大批量和重型增强，以创建图像的多个视图。使用非对抗性方法，负面因素被隐式地纳入损失中，允许不同的图像和模态作为对。尽管医学成像中的元信息（即年龄，性别）很丰富，但注释又嘈杂，容易出现阶级失衡。在这项工作中，我们使用纵向光学相干断层扫描（OCT）数据集利用了已经存在的时间信息（来自患者的不同访问），但使用时间知情的非对抗性损失（TINC），而没有增加复杂性和对负面对的需求。此外，我们的新颖配对方案可以避免重大增强，并将时间信息隐含地纳入对。最后，这些从训练中学到的表示在预测时间信息对于下游任务至关重要的情况下更为成功。更具体地说，我们的模型优于现有模型，可以预测从中期与年龄相关的黄斑变性（AMD）到晚期湿AMD阶段的转化风险。

高质量注释的医学成像数据集的稀缺性是一个主要问题，它与医学成像分析领域的机器学习应用相撞并阻碍了其进步。自我监督学习是一种最近的培训范式，可以使学习强大的表示无需人类注释，这可以被视为有效的解决方案，以解决带注释的医学数据的稀缺性。本文回顾了自我监督学习方法的最新研究方向，用于图像数据，并将其专注于其在医学成像分析领域的应用。本文涵盖了从计算机视野领域的最新自我监督学习方法，因为它们适用于医学成像分析，并将其归类为预测性，生成性和对比性方法。此外，该文章涵盖了40个在医学成像分析中自学学习领域的最新研究论文，旨在阐明该领域的最新创新。最后，本文以该领域的未来研究指示结束。

基于自我监督的基于学习的预科可以使用小标签的数据集开发可靠和广义的深度学习模型，从而减轻了标签生成的负担。本文旨在评估基于CL的预处理对可转介的性能与非转介糖尿病性视网膜病（DR）分类的影响。我们已经开发了一个基于CL的框架，具有神经风格转移（NST）增强，以生成具有更好表示和初始化的模型，以检测颜色底面图像中的DR。我们将CL预估计的模型性能与用成像网权重预测的两个最先进的基线模型进行了比较。我们通过减少标记的训练数据（降至10％）进一步研究模型性能，以测试使用小标签数据集训练模型的鲁棒性。该模型在EYEPACS数据集上进行了培训和验证，并根据芝加哥伊利诺伊大学（UIC）的临床数据进行了独立测试。与基线模型相比，我们的CL预处理的基础网模型具有更高的AUC（CI）值（0.91（0.898至0.930），在UIC数据上为0.80（0.783至0.820）和0.83（0.783至0.820）（0.801至0.853）。在10％标记的培训数据时，在UIC数据集上测试时，基线模型中的FoldusNet AUC为0.81（0.78至0.84），比0.58（0.56至0.64）和0.63（0.56至0.64）和0.63（0.60至0.66）。基于CL的NST预处理可显着提高DL分类性能，帮助模型良好（可从Eyepacs转移到UIC数据），并允许使用小的带注释的数据集进行培训，从而减少临床医生的地面真相注释负担。

眼睛的临床诊断是对多种数据模式进行的，包括标量临床标签，矢量化生物标志物，二维底面图像和三维光学相干性层析成像（OCT）扫描。临床从业者使用所有可用的数据模式来诊断和治疗糖尿病性视网膜病（DR）或糖尿病黄斑水肿（DME）等眼部疾病。在眼科医学领域启用机器学习算法的使用需要研究治疗期内所有相关数据之间的关系和相互作用。现有的数据集受到限制，因为它们既不提供数据，也没有考虑数据模式之间的显式关系建模。在本文中，我们介绍了用于研究以上限制的视觉眼睛语义（橄榄）数据集的眼科标签。这是第一个OCT和近IIR眼底数据集，其中包括临床标签，生物标记标签，疾病标签和时间序列的患者治疗信息，来自相关临床试验。该数据集由1268个近红外图像组成，每个图像至少具有49个10月扫描和16个生物标志物，以及4个临床标签和DR或DME的疾病诊断。总共有96张眼睛的数据在至少两年的时间内平均，每只眼睛平均治疗66周和7次注射。我们在医学图像分析中为橄榄数据集进行了橄榄数据集的实用性，并为核心和新兴机器学习范式提供了基准和具体研究方向。

胸部射线照相是一种相对便宜，广泛的医疗程序，可传达用于进行诊断决策的关键信息。胸部X射线几乎总是用于诊断呼吸系统疾病，如肺炎或最近的Covid-19。在本文中，我们提出了一个自我监督的深神经网络，其在未标记的胸部X射线数据集上掠夺。学习的陈述转移到下游任务 - 呼吸系统疾病的分类。在四个公共数据集获得的结果表明，我们的方法在不需要大量标记的培训数据的情况下产生竞争力。

在深度学习研究中，自学学习（SSL）引起了极大的关注，引起了计算机视觉和遥感社区的兴趣。尽管计算机视觉取得了很大的成功，但SSL在地球观测领域的大部分潜力仍然锁定。在本文中，我们对在遥感的背景下为计算机视觉的SSL概念和最新发展提供了介绍，并回顾了SSL中的概念和最新发展。此外，我们在流行的遥感数据集上提供了现代SSL算法的初步基准，从而验证了SSL在遥感中的潜力，并提供了有关数据增强的扩展研究。最后，我们确定了SSL未来研究的有希望的方向的地球观察（SSL4EO），以铺平了两个领域的富有成效的相互作用。

疾病预测是医学应用中的知名分类问题。 GCNS提供了一个强大的工具，用于分析患者相对于彼此的特征。这可以通过将问题建模作为图形节点分类任务来实现，其中每个节点是患者。由于这种医学数据集的性质，类别不平衡是疾病预测领域的普遍存在问题，其中类的分布是歪曲的。当数据中存在类别不平衡时，现有的基于图形的分类器倾向于偏向于主要类别并忽略小类中的样本。另一方面，所有患者中罕见阳性病例的正确诊断在医疗保健系统中至关重要。在传统方法中，通过将适当的权重分配给丢失函数中的类别来解决这种不平衡，这仍然依赖于对异常值敏感的权重的相对值，并且在某些情况下偏向于小类（ES）。在本文中，我们提出了一种重加权的对抗性图形卷积网络（RA-GCN），以防止基于图形的分类器强调任何特定类的样本。这是通过将基于图形的神经网络与每个类相关联来完成的，这负责加权类样本并改变分类器的每个样本的重要性。因此，分类器自身调节并确定类之间的边界，更加关注重要样本。分类器和加权网络的参数受到侵犯方法训练。我们在合成和三个公共医疗数据集上显示实验。与最近的方法相比，ra-gcn展示了与最近的方法在所有三个数据集上识别患者状态的方法相比。详细分析作为合成数据集的定量和定性实验提供。

甚至在没有受限，监督的情况下，也提出了甚至在没有受限或有限的情况下学习普遍陈述的方法。使用适度数量的数据可以微调新的目标任务，或者直接在相应任务中实现显着性能的无奈域中使用的良好普遍表示。这种缓解数据和注释要求为计算机愿景和医疗保健的应用提供了诱人的前景。在本辅导纸上，我们激励了对解散的陈述，目前关键理论和详细的实际构建块和学习此类表示的标准的需求。我们讨论医学成像和计算机视觉中的应用，强调了在示例钥匙作品中进行的选择。我们通过呈现剩下的挑战和机会来结束。

We are witnessing a widespread adoption of artificial intelligence in healthcare. However, most of the advancements in deep learning (DL) in this area consider only unimodal data, neglecting other modalities. Their multimodal interpretation necessary for supporting diagnosis, prognosis and treatment decisions. In this work we present a deep architecture, explainable by design, which jointly learns modality reconstructions and sample classifications using tabular and imaging data. The explanation of the decision taken is computed by applying a latent shift that, simulates a counterfactual prediction revealing the features of each modality that contribute the most to the decision and a quantitative score indicating the modality importance. We validate our approach in the context of COVID-19 pandemic using the AIforCOVID dataset, which contains multimodal data for the early identification of patients at risk of severe outcome. The results show that the proposed method provides meaningful explanations without degrading the classification performance.

有监督的深度学习算法具有自动化筛查，监视和分级的医学图像的巨大潜力。但是，培训表现模型通常需要大量的标记数据，这在医疗领域几乎无法获得。自我监督的对比框架通过首先从未标记的图像中学习来放松这种依赖性。在这项工作中，我们表明使用两种对比方法进行了预处理，即SIMCLR和BYOL，就与年龄相关的黄斑变性（AMD）的临床评估有关深度学习的实用性。在实验中，使用两个大型临床数据集，其中包含7,912名患者的170,427个光学相干断层扫描（OCT）图像，我们评估了从AMD阶段和类型分类到功能性终点的七个下游任务，从七个下游任务进行预处理，从在标签较少的七个任务中，六个任务中有六个显着增加。但是，标准的对比框架具有两个已知的弱点，这些弱点不利于医疗领域的预处理。用于创建正面对比对的几种图像转换不适用于灰度医学扫描。此外，医学图像通常描绘了相同的解剖区域和疾病的严重程度，从而导致许多误导性负面对。为了解决这些问题，我们开发了一种新颖的元数据增强方法，该方法利用了丰富的固有可用患者信息集。为此，我们采用了患者身份，眼睛位置（即左或右）和时间序列数据的记录，以指示典型的不可知的对比关系。通过利用这种经常被忽视的信息，我们元数据增强的对比预处理可带来进一步的好处，并且在下游七个任务中有五个任务中的五个中的五分之一。

眼科图像和衍生物，例如视网膜神经纤维层（RNFL）厚度图对于检测和监测眼科疾病至关重要（例如，青光眼）。对于计算机辅助诊断眼疾病，关键技术是自动从眼科图像中提取有意义的特征，这些特征可以揭示与功能视觉丧失相关的生物标志物（例如RNFL变薄模式）。然而，将结构性视网膜损伤与人类视力丧失联系起来的眼科图像的表示，主要是由于患者之间的解剖学变化很大。在存在图像伪像的情况下，这项任务变得更加具有挑战性，由于图像采集和自动细分，这很常见。在本文中，我们提出了一个耐伪造的无监督的学习框架，该框架称为眼科图像的学习表示。 Eyelearn具有一个伪影校正模块，可以学习可以最好地预测无伪影眼镜图像的表示形式。此外，Eyelearn采用聚类引导的对比度学习策略，以明确捕获内部和间形的亲和力。在训练过程中，图像在簇中动态组织，以形成对比样品，其中鼓励在相同或不同的簇中分别学习相似或不同的表示形式。为了评估包冰者，我们使用青光眼患者的现实世界眼科摄影图数据集使用学习的表示形式进行视野预测和青光眼检测。广泛的实验和与最先进方法的比较验证了眼球从眼科图像中学习最佳特征表示的有效性。

糖尿病（DM）可导致严重的微脉管破坏，最终导致糖尿病性视网膜病变（DR）或由于糖尿病引起的眼睛并发症。如果不受组织的检查，这种疾病会随着时间的流逝而增加，并最终导致完全视力丧失。检测到这种光学发展的一般方法是通过检查视网膜图像的血管，视神经头，微型毛发，出血，渗出液等。最终，这受到经验丰富的眼科医生和大量DM案例的数量的限制。为了启用早期有效的DR诊断，眼科领域需要强大的计算机辅助诊断（CAD）系统。我们的审查旨在为从学生到成熟的研究人员提供给任何人，他们想了解CAD系统及其算法可以完成的工作，再到建模以及计算机视觉和模式识别中的视网膜图像处理领域的发展方向。对于刚开始的人来说，我们特别强调了不同数据库和算法框架的逻辑，优势和缺点，重点是最近的方法。

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。

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。

Automatic diabetic retinopathy (DR) grading based on fundus photography has been widely explored to benefit the routine screening and early treatment. Existing researches generally focus on single-field fundus images, which have limited field of view for precise eye examinations. In clinical applications, ophthalmologists adopt two-field fundus photography as the dominating tool, where the information from each field (i.e.,macula-centric and optic disc-centric) is highly correlated and complementary, and benefits comprehensive decisions. However, automatic DR grading based on two-field fundus photography remains a challenging task due to the lack of publicly available datasets and effective fusion strategies. In this work, we first construct a new benchmark dataset (DRTiD) for DR grading, consisting of 3,100 two-field fundus images. To the best of our knowledge, it is the largest public DR dataset with diverse and high-quality two-field images. Then, we propose a novel DR grading approach, namely Cross-Field Transformer (CrossFiT), to capture the correspondence between two fields as well as the long-range spatial correlations within each field. Considering the inherent two-field geometric constraints, we particularly define aligned position embeddings to preserve relative consistent position in fundus. Besides, we perform masked cross-field attention during interaction to flter the noisy relations between fields. Extensive experiments on our DRTiD dataset and a public DeepDRiD dataset demonstrate the effectiveness of our CrossFiT network. The new dataset and the source code of CrossFiT will be publicly available at https://github.com/FDU-VTS/DRTiD.

早期发现视网膜疾病是预防患者部分或永久失明的最重要手段之一。在这项研究中，提出了一种新型的多标签分类系统，用于使用从各种来源收集的眼底图像来检测多种视网膜疾病。首先，使用许多公开可用的数据集来构建一个新的多标签视网膜疾病数据集，即梅里德数据集。接下来，应用了一系列后处理步骤，以确保图像数据的质量和数据集中存在的疾病范围。在眼底多标签疾病分类中，首次通过大量实验优化的基于变压器的模型用于图像分析和决策。进行了许多实验以优化所提出的系统的配置。结果表明，在疾病检测和疾病分类方面，该方法的性能比在同一任务上的最先进作品要好7.9％和8.1％。获得的结果进一步支持了基于变压器的架构在医学成像领域的潜在应用。

Edema is a common symptom of kidney disease, and quantitative measurement of edema is desired. This paper presents a method to estimate the degree of edema from facial images taken before and after dialysis of renal failure patients. As tasks to estimate the degree of edema, we perform pre- and post-dialysis classification and body weight prediction. We develop a multi-patient pre-training framework for acquiring knowledge of edema and transfer the pre-trained model to a model for each patient. For effective pre-training, we propose a novel contrastive representation learning, called weight-aware supervised momentum contrast (WeightSupMoCo). WeightSupMoCo aims to make feature representations of facial images closer in similarity of patient weight when the pre- and post-dialysis labels are the same. Experimental results show that our pre-training approach improves the accuracy of pre- and post-dialysis classification by 15.1% and reduces the mean absolute error of weight prediction by 0.243 kg compared with training from scratch. The proposed method accurately estimate the degree of edema from facial images; our edema estimation system could thus be beneficial to dialysis patients.

当前，借助监督学习方法，基于深度学习的视觉检查已取得了非常成功的成功。但是，在实际的工业场景中，缺陷样本的稀缺性，注释的成本以及缺乏缺陷的先验知识可能会使基于监督的方法无效。近年来，无监督的异常定位算法已在工业检查任务中广泛使用。本文旨在通过深入学习在工业图像中无视无视的异常定位中的最新成就来帮助该领域的研究人员。该调查回顾了120多个重要出版物，其中涵盖了异常定位的各个方面，主要涵盖了所审查方法的各种概念，挑战，分类法，基准数据集和定量性能比较。在审查迄今为止的成就时，本文提供了一些未来研究方向的详细预测和分析。这篇综述为对工业异常本地化感兴趣的研究人员提供了详细的技术信息，并希望将其应用于其他领域的异常本质。

最近，致力于通过现代机器学习方法预测脑部疾病的最新神经影像学研究通常包括单一模态并依靠监督的过度参数化模型。但是，单一模态仅提供了高度复杂的大脑的有限视图。至关重要的是，临床环境中的有监督模型缺乏用于培训的准确诊断标签。粗标签不会捕获脑疾病表型的长尾谱，这导致模型的普遍性丧失，从而使它们在诊断环境中的有用程度降低。这项工作提出了一个新型的多尺度协调框架，用于从多模式神经影像数据中学习多个表示。我们提出了一般的归纳偏见分类法，以捕获多模式自学融合中的独特和联合信息。分类法构成了一个无解码器模型的家族，具有降低的计算复杂性，并捕获多模式输入的本地和全局表示之间的多尺度关系。我们使用各种阿尔茨海默氏病表型中使用功能和结构磁共振成像（MRI）数据对分类法进行了全面评估，并表明自我监督模型揭示了与疾病相关的大脑区域和多模态链接，而无需在预先访问PRE-PRE-the PRE-the PRE-the PRE-the PRE-PRECTEN NICKES NOCKER NOCKER NOCKER NOCKER NOCKER NOCE访问。训练。拟议的多模式自学学习的学习能够表现出两种模式的分类表现。伴随的丰富而灵活的无监督的深度学习框架捕获了复杂的多模式关系，并提供了符合或超过更狭窄的监督分类分析的预测性能。我们提供了详尽的定量证据，表明该框架如何显着提高我们对复杂脑部疾病中缺失的联系的搜索。