模型校准衡量预测的概率估计与真实性可能性之间的一致性。正确的模型校准对于高风险应用至关重要。不幸的是，现代深层神经网络的校准不佳，损害了可信度和可靠性。由于组织边界的自然不确定性，医疗图像分割尤其遭受了这种情况。这对他们的损失功能感到愤怒，这有利于多数级别的过度自信。我们用Domino（一种域感知的模型校准方法）解决了这些挑战，该方法利用了类标签之间的语义混淆性和分层相似性。我们的实验表明，在头部图像分割中，我们受多米诺骨牌校准的深神经网络优于非校准模型和最先进的形态学方法。我们的结果表明，与这些方法相比，我们的方法可以始终如一地实现更好的校准，更高的准确性和更快的推理时间，尤其是在稀有类别上。该性能归因于我们的域知觉正规化，以告知语义模型校准。这些发现表明，班级标签之间语义联系在建立深度学习模型的信心中的重要性。该框架有可能提高通用医学图像分割模型的可信度和可靠性。本文的代码可在以下网址获得：https：//github.com/lab-smile/domino。

现代深层神经网络在医学图像分割任务中取得了显着进展。然而，最近观察到他们倾向于产生过于自信的估计，即使在高度不确定性的情况下，导致校准差和不可靠的模型。在这项工作中，我们介绍了错误的预测（MEEP）的最大熵，分割网络的培训策略，这些网络选择性地惩罚过度自信预测，仅关注错误分类的像素。特别是，我们设计了一个正规化术语，鼓励出于错误的预测，增加了复杂场景中的网络不确定性。我们的方法对于神经结构不可知，不会提高模型复杂性，并且可以与多分割损耗功能耦合。我们在两个具有挑战性的医学图像分割任务中将拟议的策略基准：脑磁共振图像（MRI）中的白质超强度病变，心脏MRI中的心房分段。实验结果表明，具有标准分割损耗的耦合MEEP不仅可以改善模型校准，而且还导致分割质量。

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。

深度学习算法的最新进展为解决许多医学图像分析问题带来了重大好处。培训深度学习模型通常需要具有专家标记注释的大型数据集。但是，获取专家标记的注释不仅昂贵，而且主观，容易出错，并且观察者内部变异性会引入标签。由于解剖学的模棱两可，使用深度学习模型来细分医学图像时，这尤其是一个问题。基于图像的医学诊断工具使用经过不正确分段标签训练的深度学习模型可以导致错误的诊断和治疗建议。与单评论注释相比，多评价者注释可能更适合于使用小型培训集的深度学习模型进行训练。本文的目的是开发和评估一种基于MRI中病变特征的多评价者注释和解剖学知识来生成概率标签的方法，以及一种使用概率的标签使用归一化活动性损失作为A的病变特征的解剖学知识，以训练分割模型”。耐噪声损失的功能。通过将17个膝盖MRI扫描的二进制基础真理进行比较，以评估该模型，以用于临床分割和检测骨髓病变（BML）。该方法与二进制跨透镜损失函数相比，该方法成功提高了精度14，召回22和骰子得分8％。总体而言，这项工作的结果表明，使用软标签的拟议归一化主动损失成功地减轻了嘈杂标签的影响。

骰子相似度系数（DSC）是由于其鲁棒性对类不平衡的鲁造性而广泛使用的度量和损耗函数。然而，众所周知，DSC损失差异很差，导致在生物医学和临床实践中不能有效地解释的过度自信预测。性能通常是唯一用于评估深度神经网络产生的分段的指标，并且通常忽略校准。然而，校准对于译成生物医学和临床实践是重要的，为科学家和临床医生的解释提供了重要的语境信息。在这项研究中，我们将校准差，作为基于深度学习的生物医学图像分割的新出现挑战。我们提供了一个简单而有效的DSC丢失延伸，命名为DSC ++丢失，可选择地调制与过于自信，不正确的预测相关的罚款。作为独立损失功能，DSC ++损耗达到了在五个良好验证的开源生物医学成像数据集中对传统DSC损耗的显着提高了校准。同样，当将DSC ++丢失集成到基于四个DSC的损耗函数时，我们观察到显着改善。最后，我们使用SoftMax阈值化来说明校准的输出能够剪裁精度召回偏差，这是一种适应模型预测以适应生物医学或临床任务的重要的后处理技术。 DSC ++损失克服了DSC的主要限制，为训练生物医学和临床实践中使用的深度学习分段模型提供了合适的损耗功能。

Medical image segmentation (MIS) is essential for supporting disease diagnosis and treatment effect assessment. Despite considerable advances in artificial intelligence (AI) for MIS, clinicians remain skeptical of its utility, maintaining low confidence in such black box systems, with this problem being exacerbated by low generalization for out-of-distribution (OOD) data. To move towards effective clinical utilization, we propose a foundation model named EvidenceCap, which makes the box transparent in a quantifiable way by uncertainty estimation. EvidenceCap not only makes AI visible in regions of uncertainty and OOD data, but also enhances the reliability, robustness, and computational efficiency of MIS. Uncertainty is modeled explicitly through subjective logic theory to gather strong evidence from features. We show the effectiveness of EvidenceCap in three segmentation datasets and apply it to the clinic. Our work sheds light on clinical safe applications and explainable AI, and can contribute towards trustworthiness in the medical domain.

虽然磁共振成像（MRI）在婴儿脑分析中发挥了重要作用，但是将MRI分段为许多组织，例如灰质（GM），白质（WM）和脑脊液（CSF）是至关重要的，并且由于组织之间的极低强度对比度在6-9个月的年龄约6-9个月之间以及扩增的噪声，髓鞘，不完全体积。在本文中，我们通过开发一个名为Dam-al的新的深层学习模型来解决这些限制，其中包含两个主要贡献，即扩张注意机制和难以案例的注意力。我们的Dam-Al网络设计有跳过块层和焦点卷积。它在低级空间结构特征下，它在高级上下文特征和空间注意中包含通道。我们的注意力损失由与地区信息和硬样品对应的两个术语组成。我们拟议的Dam-Al已经在婴儿脑ISEG 2017数据集上进行了评估，并且在验证和测试集中进行了实验。我们在骰子系数和ASD指标上进行了基准测试了Dam-AL，并将其与最先进的方法进行了比较。

语义图像分割是手术中的背景知识和自治机器人的重要前提。本领域的状态专注于在微创手术期间获得的传统RGB视频数据，但基于光谱成像数据的全景语义分割并在开放手术期间获得几乎没有注意到日期。为了解决文献中的这种差距，我们正在研究基于在开放手术环境中获得的猪的高光谱成像（HSI）数据的以下研究问题：（1）基于神经网络的HSI数据的充分表示是完全自动化的器官分割，尤其是关于数据的空间粒度（像素与Superpixels与Patches与完整图像）的空间粒度？ （2）在执行语义器官分割时，是否有利用HSI数据使用HSI数据，即RGB数据和处理的HSI数据（例如氧合等组织参数）？根据基于20猪的506个HSI图像的全面验证研究，共注释了19个类，基于深度的学习的分割性能 - 贯穿模态 - 与输入数据的空间上下文一致。未处理的HSI数据提供优于RGB数据或来自摄像机提供商的处理数据，其中优势随着输入到神经网络的输入的尺寸而增加。最大性能（应用于整个图像的HSI）产生了0.89（标准偏差（SD）0.04）的平均骰子相似度系数（DSC），其在帧间间变异性（DSC为0.89（SD 0.07）的范围内。我们得出结论，HSI可以成为全自动手术场景理解的强大的图像模型，其具有传统成像的许多优点，包括恢复额外功能组织信息的能力。

The clinical interest is often to measure the volume of a structure, which is typically derived from a segmentation. In order to evaluate and compare segmentation methods, the similarity between a segmentation and a predefined ground truth is measured using popular discrete metrics, such as the Dice score. Recent segmentation methods use a differentiable surrogate metric, such as soft Dice, as part of the loss function during the learning phase. In this work, we first briefly describe how to derive volume estimates from a segmentation that is, potentially, inherently uncertain or ambiguous. This is followed by a theoretical analysis and an experimental validation linking the inherent uncertainty to common loss functions for training CNNs, namely cross-entropy and soft Dice. We find that, even though soft Dice optimization leads to an improved performance with respect to the Dice score and other measures, it may introduce a volume bias for tasks with high inherent uncertainty. These findings indicate some of the method's clinical limitations and suggest doing a closer ad-hoc volume analysis with an optional re-calibration step.

In medical image segmentation, it is often necessary to collect opinions from multiple experts to make the final decision. This clinical routine helps to mitigate individual bias. But when data is multiply annotated, standard deep learning models are often not applicable. In this paper, we propose a novel neural network framework, called Multi-Rater Prism (MrPrism) to learn the medical image segmentation from multiple labels. Inspired by the iterative half-quadratic optimization, the proposed MrPrism will combine the multi-rater confidences assignment task and calibrated segmentation task in a recurrent manner. In this recurrent process, MrPrism can learn inter-observer variability taking into account the image semantic properties, and finally converges to a self-calibrated segmentation result reflecting the inter-observer agreement. Specifically, we propose Converging Prism (ConP) and Diverging Prism (DivP) to process the two tasks iteratively. ConP learns calibrated segmentation based on the multi-rater confidence maps estimated by DivP. DivP generates multi-rater confidence maps based on the segmentation masks estimated by ConP. The experimental results show that by recurrently running ConP and DivP, the two tasks can achieve mutual improvement. The final converged segmentation result of MrPrism outperforms state-of-the-art (SOTA) strategies on a wide range of medical image segmentation tasks.

Deep learning methods have contributed substantially to the rapid advancement of medical image segmentation, the quality of which relies on the suitable design of loss functions. Popular loss functions, including the cross-entropy and dice losses, often fall short of boundary detection, thereby limiting high-resolution downstream applications such as automated diagnoses and procedures. We developed a novel loss function that is tailored to reflect the boundary information to enhance the boundary detection. As the contrast between segmentation and background regions along the classification boundary naturally induces heterogeneity over the pixels, we propose the piece-wise two-sample t-test augmented (PTA) loss that is infused with the statistical test for such heterogeneity. We demonstrate the improved boundary detection power of the PTA loss compared to benchmark losses without a t-test component.

Objective: Convolutional neural networks (CNNs) have demonstrated promise in automated cardiac magnetic resonance image segmentation. However, when using CNNs in a large real-world dataset, it is important to quantify segmentation uncertainty and identify segmentations which could be problematic. In this work, we performed a systematic study of Bayesian and non-Bayesian methods for estimating uncertainty in segmentation neural networks. Methods: We evaluated Bayes by Backprop, Monte Carlo Dropout, Deep Ensembles, and Stochastic Segmentation Networks in terms of segmentation accuracy, probability calibration, uncertainty on out-of-distribution images, and segmentation quality control. Results: We observed that Deep Ensembles outperformed the other methods except for images with heavy noise and blurring distortions. We showed that Bayes by Backprop is more robust to noise distortions while Stochastic Segmentation Networks are more resistant to blurring distortions. For segmentation quality control, we showed that segmentation uncertainty is correlated with segmentation accuracy for all the methods. With the incorporation of uncertainty estimates, we were able to reduce the percentage of poor segmentation to 5% by flagging 31--48% of the most uncertain segmentations for manual review, substantially lower than random review without using neural network uncertainty (reviewing 75--78% of all images). Conclusion: This work provides a comprehensive evaluation of uncertainty estimation methods and showed that Deep Ensembles outperformed other methods in most cases. Significance: Neural network uncertainty measures can help identify potentially inaccurate segmentations and alert users for manual review.

眼底图像的视盘（OD）和视杯（OC）的分割是青光眼诊断的重要基本任务。在临床实践中，通常有必要从多位专家那里收集意见，以获得最终的OD/OC注释。这种临床常规有助于减轻单个偏见。但是，当数据乘以注释时，标准深度学习模型将不适用。在本文中，我们提出了一个新型的神经网络框架，以从多评价者注释中学习OD/OC分割。分割结果通过迭代优化多评价专家的估计和校准OD/OC分割来自校准。这样，提出的方法可以实现这两个任务的相互改进，并最终获得精制的分割结果。具体而言，我们提出分化模型（DIVM）和收敛模型（CONM）分别处理这两个任务。 CONM基于DIVM提供的多评价专家图的原始图像。 DIVM从CONM提供的分割掩码中生成多评价者专家图。实验结果表明，通过经常运行CONM和DIVM，可以对结果进行自校准，从而超过一系列最新的（SOTA）多评价者分割方法。

自动分割方法是医学图像分析的重要进步。特别是机器学习技术和深度神经网络，是最先进的大多数医学图像分割任务。类别不平衡的问题在医疗数据集中构成了重大挑战，病变通常占据相对于背景的相对于较小的体积。深度学习算法培训中使用的损失函数对类别不平衡的鲁棒性不同，具有模型收敛的直接后果。分割最常用的损耗函数基于交叉熵损耗，骰子丢失或两者的组合。我们提出了统一的联络损失，是一种新的分层框架，它概括了骰子和基于跨熵的损失，用于处理类别不平衡。我们评估五个公共可用的损失功能，类不平衡的医学成像数据集：CVC-ClinicDB，船舶提取数字视网膜图像（驱动器），乳房超声波2017（Bus2017），脑肿瘤分割2020（Brats20）和肾肿瘤分割2019 （套件19）。我们将损耗功能性能与六个骰子或基于跨熵的损耗函数进行比较，横跨二进制二进制，3D二进制和3D多包子分段任务，展示我们所提出的损失函数对类不平衡具有强大，并且始终如一地优于其他丢失功能。源代码可用：https://github.com/mlyg/unified-focal-loss

深度学习已被广​​泛用于医学图像分割，并且录制了录制了该领域深度学习的成功的大量论文。在本文中，我们使用深层学习技术对医学图像分割的全面主题调查。本文进行了两个原创贡献。首先，与传统调查相比，直接将深度学习的文献分成医学图像分割的文学，并为每组详细介绍了文献，我们根据从粗略到精细的多级结构分类目前流行的文献。其次，本文侧重于监督和弱监督的学习方法，而不包括无监督的方法，因为它们在许多旧调查中引入而且他们目前不受欢迎。对于监督学习方法，我们分析了三个方面的文献：骨干网络的选择，网络块的设计，以及损耗功能的改进。对于虚弱的学习方法，我们根据数据增强，转移学习和交互式分割进行调查文献。与现有调查相比，本调查将文献分类为比例不同，更方便读者了解相关理由，并将引导他们基于深度学习方法思考医学图像分割的适当改进。

对医学图像的器官或病变的准确分割对于可靠的疾病和器官形态计量学的可靠诊断至关重要。近年来，卷积编码器解码器解决方案在自动医疗图像分割领域取得了重大进展。由于卷积操作中的固有偏见，先前的模型主要集中在相邻像素形成的局部视觉提示上，但无法完全对远程上下文依赖性进行建模。在本文中，我们提出了一个新型的基于变压器的注意力指导网络，称为Transattunet，其中多层引导注意力和多尺度跳过连接旨在共同增强语义分割体系结构的性能。受到变压器的启发，具有变压器自我注意力（TSA）和全球空间注意力（GSA）的自我意识注意（SAA）被纳入Transattunet中，以有效地学习编码器特征之间的非本地相互作用。此外，我们还使用解码器块之间的其他多尺度跳过连接来汇总具有不同语义尺度的上采样功能。这样，多尺度上下文信息的表示能力就可以增强以产生判别特征。从这些互补组件中受益，拟议的Transattunet可以有效地减轻卷积层堆叠和连续采样操作引起的细节损失，最终提高医学图像的细分质量。来自不同成像方式的多个医疗图像分割数据集进行了广泛的实验表明，所提出的方法始终优于最先进的基线。我们的代码和预培训模型可在以下网址找到：https：//github.com/yishuliu/transattunet。

从磁共振成像（MRI）数据（称为颅骨条状）中去除非脑信号是许多神经图像分析流的组成部分。尽管它们很丰富，但通常是针对具有特定采集特性的图像量身定制的，即近乎各向异性的分辨率和T1加权（T1W）MRI对比度，这些分辨率在研究环境中很普遍。结果，现有的工具倾向于适应其他图像类型，例如在诊所常见的快速旋转回声（FSE）MRI中获得的厚切片。尽管近年来基于学习的大脑提取方法已获得吸引力，但这些方法面临着类似的负担，因为它们仅对训练过程中看到的图像类型有效。为了在成像协议的景观中实现强大的颅骨缠身，我们引入了Synthstrip，这是一种快速，基于学习的脑萃取工具。通过利用解剖学分割来生成具有解剖学，强度分布和远远超过现实医学图像范围的完全合成训练数据集，Synthstrip学会了成功推广到各种真实获得的大脑图像，从而消除了使用训练数据的需求目标对比。我们证明了合成条的功效对受试者人群的各种图像采集和决议的功效，从新生儿到成人。我们显示出与流行的颅骨基线的准确性的实质性提高 - 所有这些基线都采用单个训练有素的模型。我们的方法和标记的评估数据可在https://w3id.org/synthstrip上获得。

Segmentation of lung tissue in computed tomography (CT) images is a precursor to most pulmonary image analysis applications. Semantic segmentation methods using deep learning have exhibited top-tier performance in recent years. This paper presents a fully automatic method for identifying the lungs in three-dimensional (3D) pulmonary CT images, which we call it Lung-Net. We conjectured that a significant deeper network with inceptionV3 units can achieve a better feature representation of lung CT images without increasing the model complexity in terms of the number of trainable parameters. The method has three main advantages. First, a U-Net architecture with InceptionV3 blocks is developed to resolve the problem of performance degradation and parameter overload. Then, using information from consecutive slices, a new data structure is created to increase generalization potential, allowing more discriminating features to be extracted by making data representation as efficient as possible. Finally, the robustness of the proposed segmentation framework was quantitatively assessed using one public database to train and test the model (LUNA16) and two public databases (ISBI VESSEL12 challenge and CRPF dataset) only for testing the model; each database consists of 700, 23, and 40 CT images, respectively, that were acquired with a different scanner and protocol. Based on the experimental results, the proposed method achieved competitive results over the existing techniques with Dice coefficient of 99.7, 99.1, and 98.8 for LUNA16, VESSEL12, and CRPF datasets, respectively. For segmenting lung tissue in CT images, the proposed model is efficient in terms of time and parameters and outperforms other state-of-the-art methods. Additionally, this model is publicly accessible via a graphical user interface.

医学图像分割的深度学习模型可能会出乎意料地且出乎意料地失败，而与训练图像相比，在不同中心获得的病理案例和图像，标签错误违反了专家知识。此类错误破坏了对医学图像细分的深度学习模型的可信赖性。检测和纠正此类故障的机制对于将该技术安全地转化为诊所至关重要，并且可能是对未来人工智能法规（AI）的要求。在这项工作中，我们提出了一个值得信赖的AI理论框架和一个实用系统，该系统可以使用后备方法和基于Dempster-Shafer理论的失败机制增强任何骨干AI系统。我们的方法依赖于可信赖的AI的可行定义。我们的方法会自动放弃由骨干AI预测的体素级标签，该标签违反了专家知识，并依赖于这些体素的后备。我们证明了拟议的值得信赖的AI方法在最大的报告的胎儿MRI的注释数据集中，由13个中心的540个手动注释的胎儿脑3D T2W MRI组成。我们值得信赖的AI方法改善了在各个中心获得的胎儿脑MRI和各种脑异常的胎儿的最先进的主链AI的鲁棒性。

医学图像通常表现出多种异常。预测它们需要多级分类器，其培训和期望的可靠性性能可能受到因素的组合而影响，例如数据集大小，数据源，分布以及用于训练深度神经网络的损耗功能。目前，跨熵损失仍然是培训深层学习分类器的脱磁场损失功能。然而，这种损失函数断言所有课程的平等学习，导致大多数类的偏见。在这项工作中，我们基准测试适用于多级分类，重点分析模型性能的各种最先进的损失功能，并提出改善的损失功能。我们选择一个小儿胸部X射线（CXR）数据集，其包括没有异常（正常）的图像，以及表现出与细菌和病毒性肺炎一致的表现形式的图像。我们分别构建预测级别和模型级集合，以提高分类性能。我们的结果表明，与个别模型和最先进的文献相比，前3名和前5个模型级集合的预测的加权平均在术语中提供了显着优越的分类性能（P <0.05） MCC（0.9068,95％置信区间（0.8839,0.9297））指标。最后，我们进行了本地化研究，以解释模型行为，以便可视化和确认个人模型和集合学习有意义的特征和突出显示的疾病表现。