通过研究视网膜生物结构的进展，可以识别眼病的存在和严重性是可行的。眼底检查是检查眼睛的生物结构和异常的诊断程序。诸如青光眼，糖尿病性视网膜病和白内障等眼科疾病是世界各地视觉障碍的主要原因。眼疾病智能识别（ODIR-5K）是研究人员用于多标签的多份多疾病分类的基准结构底面图像数据集。这项工作提出了一个歧视性内核卷积网络（DKCNET），该网络探讨了歧视区域的特征，而无需增加额外的计算成本。 DKCNET由注意力块组成，然后是挤压和激发（SE）块。注意块从主干网络中获取功能，并生成歧视性特征注意图。 SE块采用区分特征图并改善了通道相互依赖性。使用InceptionResnet骨干网络观察到DKCNET的更好性能，用于具有96.08 AUC，94.28 F1-SCORE和0.81 KAPPA得分的ODIR-5K底面图像的多标签分类。所提出的方法根据诊断关键字将通用目标标签拆分为眼对。基于这些标签，进行了过采样和不足采样以解决阶级失衡。为了检查拟议模型对培训数据的偏见，对ODIR数据集进行了训练的模型将在三个公开可用的基准数据集上进行测试。发现它在完全看不见的底面图像上也具有良好的性能。

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。

在过去的十年中，使用深度学习方法从胸部X光片检测到胸部X光片是一个活跃的研究领域。大多数以前的方法试图通过识别负责对模型预测的重要贡献的空间区域来关注图像的患病器官。相比之下，专家放射科医生在确定这些区域是否异常之前首先找到突出的解剖结构。因此，将解剖学知识纳入深度学习模型可能会带来自动疾病分类的大幅改善。在此激励的情况下，我们提出了解剖学XNET，这是一种基于解剖学注意的胸腔疾病分类网络，该网络优先考虑由预识别的解剖区域引导的空间特征。我们通过利用可用的小规模器官级注释来采用半监督的学习方法，将解剖区域定位在没有器官级注释的大规模数据集中。拟议的解剖学XNET使用预先训练的Densenet-121作为骨干网络，具有两个相应的结构化模块，解剖学意识到（$^3 $）和概率加权平均池（PWAP），在凝聚力框架中引起解剖学的关注学习。我们通过实验表明，我们提出的方法通过在三个公开可用的大规模CXR数据集中获得85.78％，92.07％和84.04％的AUC得分来设置新的最先进基准测试。和模拟CXR。这不仅证明了利用解剖学分割知识来改善胸病疾病分类的功效，而且还证明了所提出的框架的普遍性。

为了确保全球粮食安全和利益相关者的总体利润，正确检测和分类植物疾病的重要性至关重要。在这方面，基于深度学习的图像分类的出现引入了大量解决方案。但是，这些解决方案在低端设备中的适用性需要快速，准确和计算廉价的系统。这项工作提出了一种基于轻巧的转移学习方法，用于从番茄叶中检测疾病。它利用一种有效的预处理方法来增强具有照明校正的叶片图像，以改善分类。我们的系统使用组合模型来提取功能，该模型由预审计的MobilenETV2体系结构和分类器网络组成，以进行有效的预测。传统的增强方法被运行时的增加取代，以避免数据泄漏并解决类不平衡问题。来自PlantVillage数据集的番茄叶图像的评估表明，所提出的体系结构可实现99.30％的精度，型号大小为9.60mb和4.87亿个浮点操作，使其成为低端设备中现实生活的合适选择。我们的代码和型号可在https://github.com/redwankarimsony/project-tomato中找到。

在过去的几年中，卷积神经网络（CNN）占据了计算机视野的领域，这要归功于它们提取功能及其在分类问题中出色的表现，例如在自动分析X射线中。不幸的是，这些神经网络被认为是黑盒算法，即不可能了解该算法如何实现最终结果。要将这些算法应用于不同领域并测试方法论的工作原理，我们需要使用可解释的AI技术。医学领域的大多数工作都集中在二进制或多类分类问题上。但是，在许多现实生活中，例如胸部X射线射线，可以同时出现不同疾病的放射学迹象。这引起了所谓的“多标签分类问题”。这些任务的缺点是类不平衡，即不同的标签没有相同数量的样本。本文的主要贡献是一种深度学习方法，用于不平衡的多标签胸部X射线数据集。它为当前未充分利用的Padchest数据集建立了基线，并基于热图建立了可解释的AI技术。该技术还包括概率和模型间匹配。我们系统的结果很有希望，尤其是考虑到使用的标签数量。此外，热图与预期区域相匹配，即它们标志着专家将用来做出决定的区域。

Diabetic Retinopathy (DR) is a leading cause of vision loss in the world, and early DR detection is necessary to prevent vision loss and support an appropriate treatment. In this work, we leverage interactive machine learning and introduce a joint learning framework, termed DRG-Net, to effectively learn both disease grading and multi-lesion segmentation. Our DRG-Net consists of two modules: (i) DRG-AI-System to classify DR Grading, localize lesion areas, and provide visual explanations; (ii) DRG-Expert-Interaction to receive feedback from user-expert and improve the DRG-AI-System. To deal with sparse data, we utilize transfer learning mechanisms to extract invariant feature representations by using Wasserstein distance and adversarial learning-based entropy minimization. Besides, we propose a novel attention strategy at both low- and high-level features to automatically select the most significant lesion information and provide explainable properties. In terms of human interaction, we further develop DRG-Net as a tool that enables expert users to correct the system's predictions, which may then be used to update the system as a whole. Moreover, thanks to the attention mechanism and loss functions constraint between lesion features and classification features, our approach can be robust given a certain level of noise in the feedback of users. We have benchmarked DRG-Net on the two largest DR datasets, i.e., IDRID and FGADR, and compared it to various state-of-the-art deep learning networks. In addition to outperforming other SOTA approaches, DRG-Net is effectively updated using user feedback, even in a weakly-supervised manner.

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。

无线胶囊内窥镜检查是检查胃肠道的最先进的非侵入性方法之一。一种用于检测胃肠道异常（如息肉，出血，炎症等）的智能计算机辅助诊断系统在无线胶囊内窥镜图像分析中非常紧张。异常的形状，大小，颜色和纹理有很大不同，有些在视觉上与正常区域相似。由于类内的变化，这在设计二进制分类器方面构成了挑战。在这项研究中，提出了一个混合卷积神经网络，用于异常检测，该检测从无线胶囊内窥镜图像中提取了丰富的有意义的特征，并使用各种卷积操作提取。它由三个平行的卷积神经网络组成，每个神经网络具有独特的特征学习能力。第一个网络利用了深度可分离的卷积，而第二个网络采用余弦归一化的卷积操作。在第三个网络中引入了一种新颖的元效力提取机制，以从第一和第二网络及其自己的先前层中生成的特征中汲取的统计信息中提取模式。网络三重奏有效地处理了类内的方差，并有效地检测到胃肠道异常。拟议的混合卷积神经网络模型对两个广泛使用的公开数据集进行了训练和测试。测试结果表明，所提出的模型在KID和Kvasir-Capsule数据集上分别优于97 \％和98 \％分类精度的六种最先进方法。交叉数据集评估结果还证明了所提出的模型的概括性能。

植物疾病是全球作物损失的主要原因，对世界经济产生了影响。为了解决这些问题，智能农业解决方案正在发展，将物联网和机器学习结合起来，以进行早期疾病检测和控制。许多这样的系统使用基于视觉的机器学习方法进行实时疾病检测和诊断。随着深度学习技术的发展，已经出现了新方法，这些方法采用卷积神经网络进行植物性疾病检测和鉴定。基于视觉的深度学习的另一个趋势是使用视觉变压器，事实证明，这些变压器是分类和其他问题的强大模型。但是，很少研究视力变压器以进行植物病理应用。在这项研究中，为植物性疾病鉴定提出了一个启用视觉变压器的卷积神经网络模型。提出的模型将传统卷积神经网络的能力与视觉变压器有效地识别出多种农作物的大量植物疾病。拟议的模型具有轻巧的结构，只有80万个可训练的参数，这使其适合基于物联网的智能农业服务。 PlantXvit的性能在五个公开可用的数据集上进行了评估。拟议的PlantXvit网络在所有五个数据集上的性能要比五种最先进的方法更好。即使在挑战性的背景条件下，识别植物性疾病的平均准确性分别超过了苹果，玉米和稻米数据集的93.55％，92.59％和98.33％。使用梯度加权的类激活图和局部可解释的模型不可思议的解释来评估所提出模型的解释性效率。

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.

Deep learning (DL) analysis of Chest X-ray (CXR) and Computed tomography (CT) images has garnered a lot of attention in recent times due to the COVID-19 pandemic. Convolutional Neural Networks (CNNs) are well suited for the image analysis tasks when trained on humongous amounts of data. Applications developed for medical image analysis require high sensitivity and precision compared to any other fields. Most of the tools proposed for detection of COVID-19 claims to have high sensitivity and recalls but have failed to generalize and perform when tested on unseen datasets. This encouraged us to develop a CNN model, analyze and understand the performance of it by visualizing the predictions of the model using class activation maps generated using (Gradient-weighted Class Activation Mapping) Grad-CAM technique. This study provides a detailed discussion of the success and failure of the proposed model at an image level. Performance of the model is compared with state-of-the-art DL models and shown to be comparable. The data and code used are available at https://github.com/aleesuss/c19.

自首次报道以来，2019年冠状病毒病（Covid-19）已在全球范围内传播，并成为人类面临的健康危机。放射学成像技术，例如计算机断层扫描（CT）和胸部X射线成像（CXR）是诊断CoVID-19的有效工具。但是，在CT和CXR图像中，感染区域仅占据图像的一小部分。一些整合大规模接受场的常见深度学习方法可能会导致图像细节的丢失，从而导致省略了COVID-19图像中感兴趣区域（ROI），因此不适合进一步处理。为此，我们提出了一个深空金字塔池（D-SPP）模块，以在不同的分辨率上整合上下文信息，旨在有效地在COVID-19的不同尺度下提取信息。此外，我们提出了COVID-19感染检测（CID）模块，以引起人们对病变区域的注意，并从无关信息中消除干扰。在四个CT和CXR数据集上进行的广泛实验表明，我们的方法在检测CT和CXR图像中检测COVID-19病变的准确性更高。它可以用作计算机辅助诊断工具，以帮助医生有效地诊断和筛选COVID-19。

卷积神经网络（CNN）的深度学习体系结构在计算机视野领域取得了杰出的成功。 CNN构建的编码器架构U-Net在生物医学图像分割方面取得了重大突破，并且已在各种实用的情况下应用。但是，编码器部分中每个下采样层和简单堆积的卷积的平等设计不允许U-NET从不同深度提取足够的特征信息。医学图像的复杂性日益增加为现有方法带来了新的挑战。在本文中，我们提出了一个更深层，更紧凑的分裂注意U形网络（DCSAU-NET），该网络有效地利用了基于两个新颖框架的低级和高级语义信息：主要功能保护和紧凑的分裂注意力堵塞。我们评估了CVC-ClinicDB，2018 Data Science Bowl，ISIC-2018和SEGPC-2021数据集的建议模型。结果，DCSAU-NET在联合（MIOU）和F1-SOCRE的平均交点方面显示出比其他最先进的方法（SOTA）方法更好的性能。更重要的是，提出的模型在具有挑战性的图像上表现出了出色的细分性能。我们的工作代码以及更多技术细节，请访问https://github.com/xq141839/dcsau-net。

Age-related macular degeneration (AMD) is a degenerative disorder affecting the macula, a key area of the retina for visual acuity. Nowadays, it is the most frequent cause of blindness in developed countries. Although some promising treatments have been developed, their effectiveness is low in advanced stages. This emphasizes the importance of large-scale screening programs. Nevertheless, implementing such programs for AMD is usually unfeasible, since the population at risk is large and the diagnosis is challenging. All this motivates the development of automatic methods. In this sense, several works have achieved positive results for AMD diagnosis using convolutional neural networks (CNNs). However, none incorporates explainability mechanisms, which limits their use in clinical practice. In that regard, we propose an explainable deep learning approach for the diagnosis of AMD via the joint identification of its associated retinal lesions. In our proposal, a CNN is trained end-to-end for the joint task using image-level labels. The provided lesion information is of clinical interest, as it allows to assess the developmental stage of AMD. Additionally, the approach allows to explain the diagnosis from the identified lesions. This is possible thanks to the use of a CNN with a custom setting that links the lesions and the diagnosis. Furthermore, the proposed setting also allows to obtain coarse lesion segmentation maps in a weakly-supervised way, further improving the explainability. The training data for the approach can be obtained without much extra work by clinicians. The experiments conducted demonstrate that our approach can identify AMD and its associated lesions satisfactorily, while providing adequate coarse segmentation maps for most common lesions.

哥内克人Sentinel Imagery的纯粹卷的可用性为使用深度学习的大尺度创造了新的土地利用陆地覆盖（Lulc）映射的机会。虽然在这种大型数据集上培训是一个非琐碎的任务。在这项工作中，我们试验Lulc Image分类和基准不同最先进模型的Bigearthnet数据集，包括卷积神经网络，多层感知，视觉变压器，高效导通和宽残余网络（WRN）架构。我们的目标是利用分类准确性，培训时间和推理率。我们提出了一种基于用于网络深度，宽度和输入数据分辨率的WRNS复合缩放的高效导通的框架，以有效地训练和测试不同的模型设置。我们设计一种新颖的缩放WRN架构，增强了有效的通道注意力机制。我们提出的轻量级模型具有较小的培训参数，实现所有19个LULC类的平均F分类准确度达到4.5％，并且验证了我们使用的resnet50最先进的模型速度快两倍作为基线。我们提供超过50种培训的型号，以及我们在多个GPU节点上分布式培训的代码。

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。

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。

人行道表面数据的获取和评估在路面条件评估中起着至关重要的作用。在本文中，提出了一个称为RHA-NET的自动路面裂纹分割的有效端到端网络，以提高路面裂纹分割精度。 RHA-NET是通过将残留块（重阻）和混合注意块集成到编码器架构结构中来构建的。这些重组用于提高RHA-NET提取高级抽象特征的能力。混合注意块旨在融合低级功能和高级功能，以帮助模型专注于正确的频道和裂纹区域，从而提高RHA-NET的功能表现能力。构建并用于训练和评估所提出的模型的图像数据集，其中包含由自设计的移动机器人收集的789个路面裂纹图像。与其他最先进的网络相比，所提出的模型在全面的消融研究中验证了添加残留块和混合注意机制的功能。此外，通过引入深度可分离卷积生成的模型的轻加权版本可以更好地实现性能和更快的处理速度，而U-NET参数数量的1/30。开发的系统可以在嵌入式设备Jetson TX2（25 fps）上实时划分路面裂纹。实时实验拍摄的视频将在https://youtu.be/3xiogk0fig4上发布。

有效的早期检测马铃薯晚枯萎病（PLB）是马铃薯栽培的必要方面。然而，由于缺乏在冠层水平上缺乏视觉线索，在具有传统成像方法的领域的早期阶段来检测晚期枯萎是一项挑战。高光谱成像可以，捕获来自宽范围波长的光谱信号也在视觉波长之外。在这种情况下，通过将2D卷积神经网络（2D-CNN）和3D-CNN与深度合作的网络（PLB-2D-3D-A）组合来提出高光谱图像的深度学习分类架构。首先，2D-CNN和3D-CNN用于提取丰富的光谱空间特征，然后使用注意力块和SE-RESET用于强调特征图中的突出特征，并提高模型的泛化能力。数据集采用15,360张图像（64x64x204）构建，从在实验领域捕获的240个原始图像裁剪，具有超过20种马铃薯基因型。 2000年图像的测试数据集中的精度在全带中达到0.739，特定带中的0.790（492nm，519nm，560nm，592nm，717nm和765nm）。本研究表明，具有深入学习和近端高光谱成像的早期检测PLB的令人鼓舞的结果。

光学相干断层扫描（OCT）有助于眼科医生评估黄斑水肿，流体的积累以及微观分辨率的病变。视网膜流体的定量对于OCT引导的治疗管理是必需的，这取决于精确的图像分割步骤。由于对视网膜流体的手动分析是一项耗时，主观和容易出错的任务，因此对快速和健壮的自动解决方案的需求增加了。在这项研究中，提出了一种名为Retifluidnet的新型卷积神经结构，用于多级视网膜流体分割。该模型受益于层次表示使用新的自适应双重注意（SDA）模块的纹理，上下文和边缘特征的学习，多个基于自适应的Skip Connections（SASC）以及一种新颖的多尺度深度自我监督学习（DSL）方案。拟议的SDA模块中的注意机制使该模型能够自动提取不同级别的变形感知表示，并且引入的SASC路径进一步考虑了空间通道相互依存，以串联编码器和解码器单元，从而提高了表示能力。还使用包含加权版本的骰子重叠和基于边缘的连接损失的联合损失函数进行了优化的retifluidnet，其中将多尺度局部损失的几个分层阶段集成到优化过程中。该模型根据三个公开可用数据集进行验证：润饰，Optima和Duke，并与几个基线进行了比较。数据集的实验结果证明了在视网膜OCT分割中提出的模型的有效性，并揭示了建议的方法比现有的最新流体分割算法更有效，以适应各种图像扫描仪器记录的视网膜OCT扫描。