在CT图像中与Covid-19相关联的肺病变的自动分割需要大量的注释体积。注释授权专家知识，并通过全部手动分割方法获得时间密集。另外，肺病变具有大的患者间变异，具有与健康肺组织相似的视觉外观的病理学。当应用数据标签时，在应用现有的半自动交互式分段技术时，这会带来挑战。为了解决这些挑战，我们提出了一个有效的卷积神经网络（CNNS），可以在注释者提供基于杂交的交互时在线学习。为了从仅通过用户交互标记的样本加速学习，基于补丁的方法用于训练网络。此外，我们使用加权交叉熵丢失来解决可能由用户交互导致的类别不平衡。在线推理期间，使用完全卷积的方法将学习网络应用于整个输入卷。我们将建议的方法与最先进的方法进行比较，并表明它优于与Covid-19相关联的肺病变的任务表现出现有的方法，在减少3美元\ Times $减少执行时间的同时实现16％的骰子分数。需要9000个较小的基于血小板的标记体素。由于在线学习方面，我们的方法将快速适应用户输入，从而产生高质量的细分标签。源代码将在接受时提供。

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。

气道分割对于检查，诊断和预后的肺部疾病至关重要，而其手动描述则不当。为了减轻这种耗时且潜在的主观手动程序，研究人员提出了从计算机断层扫描（CT）图像自动分割气道的方法。但是，一些小型气道分支（例如，支气管和终末支气管）显着加剧了通过机器学习模型的自动分割难度。特别是，气道分支中体素值和严重的数据失衡的方差使计算模块容易导致不连续和假阴性预测。注意机制表明了分割复杂结构的能力，而模糊逻辑可以减少特征表示的不确定性。因此，由模糊注意力层给出的深度注意力网络和模糊理论的整合应该是升级的解决方案。本文提出了一种有效的气道分割方法，包括一个新型的模糊注意力神经网络和全面的损失函数，以增强气道分割的空间连续性。深层模糊集由特征图中的一组体素和可学习的高斯成员功能制定。与现有的注意机制不同，所提出的特异性模糊注意力解决了不同渠道中异质特征的问题。此外，提出了一种新的评估指标来评估气道结构的连续性和完整性。该方法的效率已通过在包括精确的09和LIDC数据集在内的开放数据集上进行测试，以及我们的内部Covid-19和纤维化肺病数据集证明了这一建议的效率。

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%.

由于缺乏明显的特征，严重的阶级失衡以及大小本身，找到小病变非常具有挑战性。改善小病变细分的一种方法是减少感兴趣的区域，并以更高的灵敏度进行检查，而不是为整个区域执行它。通常将其作为器官和病变的顺序或关节分割实现，这需要对器官分割进行额外的监督。取而代之的是，我们建议以无其他标记成本的强度分布来有效地分开病变位于背景的区域。它被整合到网络培训中，作为一项辅助任务。我们将提出的方法应用于CT扫描中小肠癌小肿瘤的分割。我们观察到所有指标的改进（33.5％$ \ rightarrow $ 38.2％，41.3％$ \ rightarrow $ 47.8％，30.0％$ \ rightarrow $ \ rightarrow $ 35.9％的全球，每个案例和每个肿瘤骰子得分相比）。对于基线方法，这证明了我们想法的有效性。我们的方法可以是将目标的强度分布信息显式合并到网络培训中的一种选择。

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。

本文提出了来自Covid-19患者CT体积的肺部感染区的分段方法。 Covid-19在全球范围内传播，造成许多受感染的患者和死亡。 CT图像的Covid-19诊断可以提供快速准确的诊断结果。肺中感染区的自动分割方法提供了诊断的定量标准。以前的方法采用整个2D图像或基于3D卷的过程。感染区域的尺寸具有相当大的变化。这种过程容易错过小型感染区域。基于补丁的过程对于分割小目标是有效的。然而，在感染区分割中选择适当的贴片尺寸难以。我们利用分段FCN的各种接受场大小之间的规模不确定性以获得感染区域。接收场尺寸可以定义为贴片尺寸和块从斑块的卷的分辨率。本文提出了一种执行基于补丁的分割的感染分段网络（ISNet）和尺度的不确定性感知预测聚合方法，其改进分割结果。我们设计ISNET到具有各种强度值的分段感染区域。 ISNet具有多个编码路径来处理由多个强度范围归一化的修补程序卷。我们收集具有各种接收场尺寸的ISNet产生的预测结果。预测聚合方法提取预测结果之间的规模不确定性。我们使用聚合FCN来在预测之间的规模不确定性来生成精确的分段结果。在我们的实验中，使用199例Covid-19案例，预测聚集方法将骰子相似度评分从47.6％提高到62.1％。

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.

整个腹部器官分割起着腹部损伤诊断，放射治疗计划的重要作用，并随访。然而，划定肿瘤学家所有腹部器官手工费时且非常昂贵的。近日，深学习型医学图像分割显示，以减少人工划定努力的潜力，但它仍然需要培训的大型精细注释的数据集。虽然在这个任务很多努力，但仍然覆盖整个腹部区域与整个腹腔脏器分割准确和详细的注解几个大的图像数据集。在这项工作中，我们建立了一个大型的\ textit【W】孔腹部\ textit {} OR甘斯\ textit {d} ataset（\ {textit WORD}）的算法研究和临床应用的发展。此数据集包含150个腹部CT体积（30495片），并且每个卷具有16个机关用细像素级注释和涂鸦基于稀疏注释，这可能是与整个腹部器官注释最大数据集。状态的最先进的几个分割方法是在该数据集进行评估。而且，我们还邀请了临床肿瘤学家修改模型预测测量深度学习方法和真实的肿瘤学家之间的差距。我们进一步介绍和评价这一数据集一个新的基于涂鸦，弱监督分割。该工作腹部多器官分割任务提供了新的基准，这些实验可以作为基准对未来的研究和临床应用的发展。 https://github.com/HiLab-git/WORD：代码库和数据集将被释放

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。

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％。

基于深度学习（DL）的医学图像分类和细分是诊断当前COVID 19的变异病毒的紧急研究主题。在肺的Covid-19计算机断层扫描（CT）图像中，地面玻璃浊度是需要专业诊断的最常见发现。基于这种情况，一些研究人员提出了相关的DL模型，这些模型可以在缺乏专业知识时取代诊所的专业诊断专家。但是，尽管DL方法在医学图像处理中具有惊人的性能，但有限的数据集可能是发展人类级别诊断准确性的挑战。此外，深度学习算法面临着将三个甚至多个维度分类的医学图像分类和分割的挑战，并保持高精度率。因此，有了确保高水平的准确性，我们的模型可以将患者的CT图像分为三种类型：正常，肺炎和covid。随后，两个数据集用于分割，其中一个数据集甚至只有有限的数据（20例）。我们的系统将分类模型和分割模型结合在一起，建立在RESNET50和3D U-NET算法的基础上。通过使用不同的数据集进行喂食，将根据分类结果进行感染区域的共vid图像分割。我们的模型通过3种类型的肺部病变分类达到94.52％的准确性：卷，肺炎和正常。对于将来的医疗用途，将模型嵌入医疗设施可能是一种有效的方法，可以协助或替代医生诊断，因此，在COVID-19情况下，更广泛的变异病毒问题也可以成功解决。

尽管存在能够在许多医疗数据集上表现出很好的语义分割方法，但是通常，它们不设计用于直接用于临床实践。两个主要问题是通过不同的视觉外观的解开数据的概括，例如，使用不同的扫描仪获取的图像，以及计算时间和所需图形处理单元（GPU）存储器的效率。在这项工作中，我们使用基于SpatialConfiguration-Net（SCN）的多器官分段模型，该模型集成了标记器官中的空间配置的先验知识，以解决网络输出中的虚假响应。此外，我们修改了分割模型的体系结构，尽可能地减少其存储器占用空间，而不会急剧影响预测的质量。最后，我们实现了最小的推理脚本，我们优化了两者，执行时间和所需的GPU内存。

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.

Covid-19的早期检测对于控制其扩散至关重要。已经提出了深度学习方法，以检测来自胸部CT图像的Covid-19的暗示迹象。但是，由于疾病的新颖性，注释的体积数据稀缺。在这里，我们提出了一种不需要大的注释数据集或反向化来估计卷积神经网络（CNN）的过滤器的方法。对于几个CT图像，用户在代表性正常和异常区域上绘制标记。该方法生成由一系列卷积层组成的特征提取器，其内核专用于增强与标记的区域，并且我们的CNN的决策层是支持向量机。由于我们无法控制CT图像采集，我们还提出了一种强度标准化方法。我们的方法可以在数据集中达到0.97美元和0.93美元的平均准确性和κ值，其中包含来自不同站点的117个CT图像，超越了所有场景的对应物。

医学图像分割是基于人工智能的临床决策系统的基本问题之一。目前的自动医学图像分割方法往往未能满足临床要求。因此，提出了一系列交互式分段算法来利用专家校正信息。然而，现有方法在长期互动之后遭受一些分割炼制失败问题，以及来自专家注释的一些成本问题，这阻碍了临床应用。本文通过引入纠正措施评估，提出了一种互动分割框架，称为交互式医疗细分，通过引入纠正措施评估，该纠正措施评估结合了基于动作的置信度学习和多智能体增强学习（Marl）。通过新颖的基于行动的置信网络建立评估，并从Marl获得纠正措施。基于机密信息，旨在提供更详细的反馈，并在无监督数据上提出模拟标签生成机制，以减少对标记数据的过度依赖性的模拟标签生成机制。各种医学图像数据集的实验结果显示了所提出的算法的显着性能。

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。

Convolutional Neural Networks (CNNs) have been recently employed to solve problems from both the computer vision and medical image analysis fields. Despite their popularity, most approaches are only able to process 2D images while most medical data used in clinical practice consists of 3D volumes. In this work we propose an approach to 3D image segmentation based on a volumetric, fully convolutional, neural network. Our CNN is trained end-to-end on MRI volumes depicting prostate, and learns to predict segmentation for the whole volume at once. We introduce a novel objective function, that we optimise during training, based on Dice coefficient. In this way we can deal with situations where there is a strong imbalance between the number of foreground and background voxels. To cope with the limited number of annotated volumes available for training, we augment the data applying random non-linear transformations and histogram matching. We show in our experimental evaluation that our approach achieves good performances on challenging test data while requiring only a fraction of the processing time needed by other previous methods.

多发性硬化症（MS）是中枢神经系统的慢性炎症和退行性疾病，其特征在于，白色和灰质的外观与个体患者的神经症状和标志进行地平整相关。磁共振成像（MRI）提供了详细的体内结构信息，允许定量和分类MS病变，其批判性地通知疾病管理。传统上，MS病变在2D MRI切片上手动注释，一个流程效率低，易于观察室内误差。最近，已经提出了自动统计成像分析技术以基于MRI体素强度检测和分段段病变。然而，它们的有效性受到MRI数据采集技术的异质性和MS病变的外观的限制。通过直接从图像学习复杂的病变表现，深度学习技术已经在MS病变分割任务中取得了显着的突破。在这里，我们提供了全面审查最先进的自动统计和深度学习MS分段方法，并讨论当前和未来的临床应用。此外，我们审查了域适应等技术策略，以增强现实世界临床环境中的MS病变分段。

事实证明，深度卷积神经网络在语义分割任务中非常有效。引入了最流行的损失功能，以提高体积分数，例如Sorensen骰子系数。根据设计，DSC可以解决类不平衡；但是，它不能识别类中的实例不平衡。结果，大型前景实例可以主导次要实例，并且仍然产生令人满意的Sorensen骰子系数。然而，错过实例将导致检测性能不佳。这代表了诸如疾病进展监测等应用中的一个关键问题。例如，必须在多发性硬化症患者的随访中定位和监视小规模病变。我们提出了一个新型的损失功能家族，绰号斑点损失，主要旨在最大化实例级检测指标，例如F1得分和灵敏度。 BLOB损失是针对语义分割问题而设计的，其中实例是类中连接的组件。我们在五个复杂的3D语义分割任务中广泛评估了基于DSC的斑点损失，这些任务具有明显的实例异质性，从纹理和形态上讲。与软骰子损失相比，我们的MS病变改善了5％，肝肿瘤改善了3％，考虑F1分数的显微镜细分任务平均提高了2％。