扩散模型对图像的生成建模表现出令人印象深刻的性能。在本文中，我们提出了一种基于扩散模型的新型语义分段方法。通过修改培训和采样方案，我们表明扩散模型可以执行医学图像的病变分割。为了生成图像特定的分割，我们在地面真实分割上培训模型，并在采样过程中使用图像作为先前的图像。通过给定的随机抽样过程，我们可以生成分割面罩的分布。此属性允许我们计算分割的像素方面的不确定性地图，并允许增加分段性能的分段内隐式集合。我们评估我们在Brats2020数据集上进行脑肿瘤细分的方法。与最先进的分割模型相比，我们的方法产生了良好的细分结果，另外，有意义地，有意义的不确定性地图。

Large annotated datasets are required to train segmentation networks. In medical imaging, it is often difficult, time consuming and expensive to create such datasets, and it may also be difficult to share these datasets with other researchers. Different AI models can today generate very realistic synthetic images, which can potentially be openly shared as they do not belong to specific persons. However, recent work has shown that using synthetic images for training deep networks often leads to worse performance compared to using real images. Here we demonstrate that using synthetic images and annotations from an ensemble of 10 GANs, instead of from a single GAN, increases the Dice score on real test images with 4.7 % to 14.0 % on specific classes.

本文提出了基于对脑肿瘤细分任务的普遍学习培训方法。在这一概念中，3D分割网络从双互惠对抗性学习方法学习。为了增强分割预测的概括并使分割网络稳健，我们通过在原始患者数据上添加一些噪声来通过增加一些噪声来遵循虚拟的对抗训练方法。通过将其作为定量主观裁判的评论者纳入了批评，分割网络从与分段结果相关的不确定性信息学习。我们在RSNA-ASNR-MICCAI BRATS 2021数据集上培训和评估网络架构。我们在线验证数据集的表现如下：骰子相似度得分为81.38％，90.77％和85.39％; Hausdorff距离（95±95±95毫米）分别为增强肿瘤，全肿瘤和肿瘤核心的5.37毫米，8.56毫米。同样，我们的方法实现了84.55％，90.46％和85.30％的骰子相似度得分，以及最终测试数据集上的13.48 mm，6.32毫米和16.98mm的Hausdorff距离（95 \％）。总体而言，我们所提出的方法对每个肿瘤次区域的分割准确性产生更好的性能。我们的代码实现在https://github.com/himashi92/vizviva_brats_2021上公开使用

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).

尽管脑肿瘤分割的准确性最近取得了进步，但结果仍然遭受低可靠性和鲁棒性的影响。不确定性估计是解决此问题的有效解决方案，因为它提供了对分割结果的信心。当前的不确定性估计方法基于分位数回归，贝叶斯神经网络，集合和蒙特卡洛辍学者受其高计算成本和不一致的限制。为了克服这些挑战，在最近的工作中开发了证据深度学习（EDL），但主要用于自然图像分类。在本文中，我们提出了一个基于区域的EDL分割框架，该框架可以生成可靠的不确定性图和可靠的分割结果。我们使用证据理论将神经网络的输出解释为从输入特征收集的证据价值。遵循主观逻辑，将证据作为差异分布进行了参数化，预测的概率被视为主观意见。为了评估我们在分割和不确定性估计的模型的性能，我们在Brats 2020数据集上进行了定量和定性实验。结果证明了所提出的方法在量化分割不确定性和稳健分割肿瘤方面的最高性能。此外，我们提出的新框架保持了低计算成本和易于实施的优势，并显示了临床应用的潜力。

\ textit {objection：}基于gadolinium的对比剂（GBCA）已被广泛用于更好地可视化脑磁共振成像中的疾病（MRI）。然而，大脑和身体内部的gadolin量引起了人们对使用GBCA的安全问题。因此，在提供类似的对比度信息的同时，可以减少甚至消除GBCA暴露的新方法的发展将在临床上具有重大用途。 \ textit {方法：}在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习的方法，用于对脑肿瘤患者的对比增强T1合成。 3D高分辨率完全卷积网络（FCN）通过处理和聚合并行的多尺度信息保持高分辨率信息，旨在将前对比度MRI序列映射到对比度增强的MRI序列。具体而言，将三个前对比的MRI序列T1，T2和表观扩散系数图（ADC）用作输入，而对比后T1序列则被用作目标输出。为了减轻正常组织与肿瘤区域之间的数据不平衡问题，我们引入了局部损失，以改善肿瘤区域的贡献，从而可以更好地增强对肿瘤的增强结果。 \ textIt {结果：}进行了广泛的定量和视觉评估，我们提出的模型在大脑中达到28.24db的PSNR，在肿瘤区域达到21.2db。 \ textit {结论和意义：}我们的结果表明，用深度学习产生的合成对比图像代替GBCA的潜力。代码可在\ url {https://github.com/chenchao666/contrast-enhanced-mri-synthesis中获得

具有多级连接的深度神经网络，以复杂的方式进程输入数据来了解信息。网络学习效率不仅取决于复杂的神经网络架构，还取决于输入训练图像。具有用于头骨剥离或肿瘤的深神经网络的Medical图像分段。来自磁共振图像的分割使得能够学习图像的全局和局部特征。虽然收集在受控环境中的医学图像，但可能存在导致输入集中固有偏差的伪影或基于设备的方差。在本研究中，我们调查了具有神经网络分割精度的MR图像的图像质量指标的相关性。我们使用了3D DenSenet架构，并让网络在相同的输入上培训，但应用不同的方法来基于IQM值选择训练数据集。基于随机训练的模型之间的分割精度的差异基于IQM的训练输入揭示了图像质量指标对分割精度的作用。通过运行图像质量指标来选择培训输入，进一步调整网络的学习效率和分割精度。

扩散模型是一类生成模型，与其他生成模型相比，在自然图像数据集训练时，在创建逼真的图像时表现出了出色的性能。我们引入了Dispr，这是一个基于扩散的模型，用于解决从二维（2D）单细胞显微镜图像预测三维（3D）细胞形状的反问题。使用2D显微镜图像作为先验，因此可以根据预测现实的3D形状重建条件。为了在基于功能的单细胞分类任务中展示DIPPR作为数据增强工具的适用性，我们从分组为六个高度不平衡类的单元中提取形态特征。将DISPR预测的功能添加到三个少数类别，将宏F1分数从$ f1_ \ text {macro} = 55.2 \ pm 4.6 \％$ to $ f1_ \％$ to $ f1_ \ text {macro} = 72.2 \ pm 4.9 \％$。由于我们的方法是在这种情况下第一个采用基于扩散的模型的方法，因此我们证明了扩散模型可以应用于3D中的反问题，并且他们学会了从2D显微镜图像中重建具有现实的形态特征的3D形状。

Curating datasets for object segmentation is a difficult task. With the advent of large-scale pre-trained generative models, conditional image generation has been given a significant boost in result quality and ease of use. In this paper, we present a novel method that enables the generation of general foreground-background segmentation models from simple textual descriptions, without requiring segmentation labels. We leverage and explore pre-trained latent diffusion models, to automatically generate weak segmentation masks for concepts and objects. The masks are then used to fine-tune the diffusion model on an inpainting task, which enables fine-grained removal of the object, while at the same time providing a synthetic foreground and background dataset. We demonstrate that using this method beats previous methods in both discriminative and generative performance and closes the gap with fully supervised training while requiring no pixel-wise object labels. We show results on the task of segmenting four different objects (humans, dogs, cars, birds).

由于成本限制，减少医学图像分割中密集注释的面具的需求很重要。在本文中，我们考虑仅通过使用图像级标签进行训练来推断脑病变的像素级预测的问题。通过利用生成扩散概率模型（DPM）的最新进展，我们综合了“如果不存在X病理学，患者将如何出现？”。观察到的患者状态与健康反事实之间的差异图像可用于推断病理位置。我们产生的反事实是对应于输入的最小变化，以使其转化为健康域。这需要在DPM中使用健康和不健康的数据进行培训。我们通过通过隐式指导以及注意力条件而不是使用分类器来操纵生成过程来改善以前的反事实DPM。代码可在https://github.com/vios-s/diff-scm上找到。

深度学习（DL）模型为各种医学成像基准挑战提供了最先进的性能，包括脑肿瘤细分（BRATS）挑战。然而，局灶性病理多隔室分割（例如，肿瘤和病变子区）的任务特别具有挑战性，并且潜在的错误阻碍DL模型转化为临床工作流程。量化不确定形式的DL模型预测的可靠性，可以实现最不确定的地区的临床审查，从而建立信任并铺平临床翻译。最近，已经引入了许多不确定性估计方法，用于DL医学图像分割任务。开发指标评估和比较不确定性措施的表现将有助于最终用户制定更明智的决策。在本研究中，我们探索并评估在Brats 2019-2020任务期间开发的公制，以对不确定量化量化（Qu-Brats），并旨在评估和排列脑肿瘤多隔室分割的不确定性估计。该公制（1）奖励不确定性估计，对正确断言产生高置信度，以及在不正确的断言处分配低置信水平的估计数，（2）惩罚导致更高百分比的无关正确断言百分比的不确定性措施。我们进一步基准测试由14个独立参与的Qu-Brats 2020的分割不确定性，所有这些都参与了主要的Brats细分任务。总体而言，我们的研究结果证实了不确定性估计提供了分割算法的重要性和互补价值，因此突出了医学图像分析中不确定性量化的需求。我们的评估代码在HTTPS://github.com/ragmeh11/qu-brats公开提供。

尽管脑肿瘤分割的准确性最近有所提高，但结果仍然表现出较低的置信度和稳健性。不确定性估计是改变这种情况的一种有效方法，因为它提供了对分割结果的信心。在本文中，我们提出了一个可信赖的脑肿瘤分割网络，该网络可以产生可靠的分割结果和可靠的不确定性估计，而不会过多的计算负担和骨干网络的修改。在我们的方法中，不确定性是使用主观逻辑理论明确建模的，该理论将主干神经网络的预测视为主观观点，通过将分割的类概率参数视为差异分布。同时，可信赖的分割框架学习了从功能中收集可靠证据的功能，从而导致最终分割结果。总体而言，我们统一的可信赖分割框架使该模型具有可靠性和鲁棒性，对分布式样本。为了评估我们的模型在鲁棒性和可靠性方面的有效性，在Brats 2019数据集中进行了定性和定量实验。

基于深度学习的半监督学习（SSL）方法在医学图像细分中实现了强大的性能，可以通过使用大量未标记的数据来减轻医生昂贵的注释。与大多数现有的半监督学习方法不同，基于对抗性训练的方法通过学习分割图的数据分布来区分样本与不同来源，导致细分器生成更准确的预测。我们认为，此类方法的当前绩效限制是特征提取和学习偏好的问题。在本文中，我们提出了一种新的半监督的对抗方法，称为贴片置信疗法训练（PCA），用于医疗图像分割。我们提出的歧视器不是单个标量分类结果或像素级置信度图，而是创建贴片置信图，并根据斑块的规模进行分类。未标记数据的预测学习了每个贴片中的像素结构和上下文信息，以获得足够的梯度反馈，这有助于歧视器以融合到最佳状态，并改善半监督的分段性能。此外，在歧视者的输入中，我们补充了图像上的语义信息约束，使得未标记的数据更简单，以适合预期的数据分布。关于自动心脏诊断挑战（ACDC）2017数据集和脑肿瘤分割（BRATS）2019挑战数据集的广泛实验表明，我们的方法优于最先进的半监督方法，这证明了其对医疗图像分割的有效性。

深度学习技术在检测医学图像中的对象方面取得了成功，但仍然遭受虚假阳性预测，可能会阻碍准确的诊断。神经网络输出的估计不确定性已用于标记不正确的预测。我们研究了来自神经网络不确定性估计的功能和基于形状的特征，这些特征是根据二进制预测计算出的，从二进制预测中，通过开发基于分类的后处理步骤来减少肝病病变检测中的假阳性，以用于不同的不确定性估计方法。我们证明了两个数据集上所有不确定性估计方法的神经网络的病变检测性能（相对于F1分数）的改善，分别包括腹部MR和CT图像。我们表明，根据神经网络不确定性估计计算的功能往往不会有助于降低假阳性。我们的结果表明，诸如阶级不平衡（真实假阳性比率）和从不确定性图提取的基于形状的特征之类的因素在区分假阳性和真实阳性预测方面起着重要作用

Recent advances in computer vision have shown promising results in image generation. Diffusion probabilistic models in particular have generated realistic images from textual input, as demonstrated by DALL-E 2, Imagen and Stable Diffusion. However, their use in medicine, where image data typically comprises three-dimensional volumes, has not been systematically evaluated. Synthetic images may play a crucial role in privacy preserving artificial intelligence and can also be used to augment small datasets. Here we show that diffusion probabilistic models can synthesize high quality medical imaging data, which we show for Magnetic Resonance Images (MRI) and Computed Tomography (CT) images. We provide quantitative measurements of their performance through a reader study with two medical experts who rated the quality of the synthesized images in three categories: Realistic image appearance, anatomical correctness and consistency between slices. Furthermore, we demonstrate that synthetic images can be used in a self-supervised pre-training and improve the performance of breast segmentation models when data is scarce (dice score 0.91 vs. 0.95 without vs. with synthetic data).

本研究的目的是申请和评估跨多媒体挑战的开箱即用的深度学习框架。我们使用从对比度增强的T1 MR到高分辨率T2 MR的域改性的剪切模型。作为数据增强，我们生成了带有较低信号强度的前庭施瓦莫纳的额外图像。对于分段任务，我们使用NNU-Net框架。我们的最终提交在验证阶段实现了0.8299的平均骰子分数，测试阶段0.8253。我们的方法在Crossmoda挑战中排名第3。

机器学习算法支撑现代诊断辅助软件，这在临床实践中证明了有价值的，特别是放射学。然而，不准确的是，主要是由于临床样本的可用性有限，用于培训这些算法，妨碍他们在临床医生中更广泛的适用性，接受和识别。我们对最先进的自动质量控制（QC）方法进行了分析，可以在这些算法中实现，以估计其输出的确定性。我们验证了识别磁共振成像数据中的白质超收缩性（WMH）的大脑图像分割任务上最有前途的方法。 WMH是在上层前期成年中常见的小血管疾病的关联，并且由于其变化的尺寸和分布模式而尤其具有挑战性。我们的研究结果表明，不确定度和骰子预测的聚集在此任务的故障检测中最有效。两种方法在0.82至0.84的情况下独立改善平均骰子。我们的工作揭示了QC方法如何有助于检测失败的分割案例，从而使自动分割更可靠，适合临床实践。

DeNoising扩散模型代表了计算机视觉中最新的主题，在生成建模领域表现出了显着的结果。扩散模型是一个基于两个阶段的深层生成模型，一个正向扩散阶段和反向扩散阶段。在正向扩散阶段，通过添加高斯噪声，输入数据在几个步骤中逐渐受到干扰。在反向阶段，模型的任务是通过学习逐步逆转扩散过程来恢复原始输入数据。尽管已知的计算负担，即由于采样过程中涉及的步骤数量，扩散模型对生成样品的质量和多样性得到了广泛赞赏。在这项调查中，我们对视觉中应用的denoising扩散模型的文章进行了全面综述，包括该领域的理论和实际贡献。首先，我们识别并介绍了三个通用扩散建模框架，这些框架基于扩散概率模型，噪声调节得分网络和随机微分方程。我们进一步讨论了扩散模型与其他深层生成模型之间的关系，包括变异自动编码器，生成对抗网络，基于能量的模型，自回归模型和正常流量。然后，我们介绍了计算机视觉中应用的扩散模型的多角度分类。最后，我们说明了扩散模型的当前局限性，并设想了一些有趣的未来研究方向。

Tumor segmentation in histopathology images is often complicated by its composition of different histological subtypes and class imbalance. Oversampling subtypes with low prevalence features is not a satisfactory solution since it eventually leads to overfitting. We propose to create synthetic images with semantically-conditioned deep generative networks and to combine subtype-balanced synthetic images with the original dataset to achieve better segmentation performance. We show the suitability of Generative Adversarial Networks (GANs) and especially diffusion models to create realistic images based on subtype-conditioning for the use case of HER2-stained histopathology. Additionally, we show the capability of diffusion models to conditionally inpaint HER2 tumor areas with modified subtypes. Combining the original dataset with the same amount of diffusion-generated images increased the tumor Dice score from 0.833 to 0.854 and almost halved the variance between the HER2 subtype recalls. These results create the basis for more reliable automatic HER2 analysis with lower performance variance between individual HER2 subtypes.

创伤性脑损伤（TBI）患者的脑网络分析对于其意识水平评估和预后评估至关重要，这需要分割某些意识相关的大脑区域。但是，由于很难收集TBI患者的手动注释的MR扫描，因此很难构建TBI分割模型。数据增强技术可用于缓解数据稀缺问题。但是，常规数据增强策略（例如空间和强度转化）无法模仿创伤性大脑中的变形和病变，这限制了后续分割任务的性能。为了解决这些问题，我们提出了一种名为TBIGA的新型医学图像授课模型，以通过配对的脑标签图合成TBI MR扫描。我们的TBIGAN方法的主要优势在于，它可以同时生成TBI图像和相应的标签映射，这在以前的医学图像的先前涂上方法中尚未实现。我们首先按照粗到细节的方式在边缘信息的指导下生成成分的图像，然后将合成强度图像用作标签上填充的先验。此外，我们引入了基于注册的模板增强管道，以增加合成图像对的多样性并增强数据增强能力。实验结果表明，提出的TBIGAN方法可以产生具有高质量和有效标签图的足够合成的TBI图像，这可以大大改善与替代方案相比的2D和3D创伤性脑部分割性能。