Breast cancer is one of the common cancers that endanger the health of women globally. Accurate target lesion segmentation is essential for early clinical intervention and postoperative follow-up. Recently, many convolutional neural networks (CNNs) have been proposed to segment breast tumors from ultrasound images. However, the complex ultrasound pattern and the variable tumor shape and size bring challenges to the accurate segmentation of the breast lesion. Motivated by the selective kernel convolution, we introduce an enhanced selective kernel convolution for breast tumor segmentation, which integrates multiple feature map region representations and adaptively recalibrates the weights of these feature map regions from the channel and spatial dimensions. This region recalibration strategy enables the network to focus more on high-contributing region features and mitigate the perturbation of less useful regions. Finally, the enhanced selective kernel convolution is integrated into U-net with deep supervision constraints to adaptively capture the robust representation of breast tumors. Extensive experiments with twelve state-of-the-art deep learning segmentation methods on three public breast ultrasound datasets demonstrate that our method has a more competitive segmentation performance in breast ultrasound images.

乳腺肿瘤分割是帮助我们表征和定位肿瘤区域的关键步骤之一。然而，可变的肿瘤形态，模糊边界和类似的强度分布带来了精确分割乳腺肿瘤的挑战。最近，已经提出了许多U-NET变体，并广泛用于乳腺肿瘤分割。但是，这些体系结构受到了两个局限性：（1）忽略基准网络的特征能力，（2）引入额外的复杂操作增加了理解和再现网络的困难。为了减轻这些挑战，本文提出了一个简单而强大的嵌套U-NET（NU-NET），以精确分割乳腺肿瘤。关键思想是利用具有不同深度和共享权重的U-Nets来实现乳腺肿瘤的鲁棒性表征。 NU-NET主要具有以下优点：（1）提高网络适应性和对具有不同尺度的乳腺肿瘤的鲁棒性，（2）此方法易于复制和执行，以及（3）额外的操作增加网络参数而不会显着增加计算成本。在三个公共乳房超声数据集上采用十二种最先进的分割方法的实验结果表明，NU-NET在乳腺肿瘤上具有更具竞争力的分割性能。此外，在肾脏超声图像的分割中进一步说明了NU-NET的鲁棒性。源代码可在https://github.com/cgpzy/nu-net上公开获得。

U-Net and its extensions have achieved great success in medical image segmentation. However, due to the inherent local characteristics of ordinary convolution operations, U-Net encoder cannot effectively extract global context information. In addition, simple skip connections cannot capture salient features. In this work, we propose a fully convolutional segmentation network (CMU-Net) which incorporates hybrid convolutions and multi-scale attention gate. The ConvMixer module extracts global context information by mixing features at distant spatial locations. Moreover, the multi-scale attention gate emphasizes valuable features and achieves efficient skip connections. We evaluate the proposed method using both breast ultrasound datasets and a thyroid ultrasound image dataset; and CMU-Net achieves average Intersection over Union (IoU) values of 73.27% and 84.75%, and F1 scores of 84.81% and 91.71%. The code is available at https://github.com/FengheTan9/CMU-Net.

Covid-19的传播给世界带来了巨大的灾难，自动分割感染区域可以帮助医生快速诊断并减少工作量。但是，准确和完整的分割面临一些挑战，例如散射的感染区分布，复杂的背景噪声和模糊的分割边界。为此，在本文中，我们提出了一个新的网络，用于从CT图像（名为BCS-NET）的自动covid-19肺部感染分割，该网络考虑了边界，上下文和语义属性。 BCS-NET遵循编码器架构，更多的设计集中在解码器阶段，该阶段包括三个逐渐边界上下文 - 语义重建（BCSR）块。在每个BCSR块中，注意引导的全局上下文（AGGC）模块旨在通过突出显示重要的空间和边界位置并建模全局上下文依赖性来学习解码器最有价值的编码器功能。此外，语义指南（SG）单元通过在中间分辨率上汇总多规模的高级特征来生成语义指南图来完善解码器特征。广泛的实验表明，我们提出的框架在定性和定量上都优于现有竞争对手。

Achieving accurate and automated tumor segmentation plays an important role in both clinical practice and radiomics research. Segmentation in medicine is now often performed manually by experts, which is a laborious, expensive and error-prone task. Manual annotation relies heavily on the experience and knowledge of these experts. In addition, there is much intra- and interobserver variation. Therefore, it is of great significance to develop a method that can automatically segment tumor target regions. In this paper, we propose a deep learning segmentation method based on multimodal positron emission tomography-computed tomography (PET-CT), which combines the high sensitivity of PET and the precise anatomical information of CT. We design an improved spatial attention network(ISA-Net) to increase the accuracy of PET or CT in detecting tumors, which uses multi-scale convolution operation to extract feature information and can highlight the tumor region location information and suppress the non-tumor region location information. In addition, our network uses dual-channel inputs in the coding stage and fuses them in the decoding stage, which can take advantage of the differences and complementarities between PET and CT. We validated the proposed ISA-Net method on two clinical datasets, a soft tissue sarcoma(STS) and a head and neck tumor(HECKTOR) dataset, and compared with other attention methods for tumor segmentation. The DSC score of 0.8378 on STS dataset and 0.8076 on HECKTOR dataset show that ISA-Net method achieves better segmentation performance and has better generalization. Conclusions: The method proposed in this paper is based on multi-modal medical image tumor segmentation, which can effectively utilize the difference and complementarity of different modes. The method can also be applied to other multi-modal data or single-modal data by proper adjustment.

皮肤镜图像中的皮肤病变检测对于通过计算机化设备对皮肤癌的准确和早期诊断至关重要。当前的皮肤病变细分方法在具有挑战性的环境中表现出较差的性能，例如不明显的病变边界，病变和周围区域之间的对比度低，或导致皮肤病变分割的异质背景。为了准确识别邻近区域的病变，我们提出了基于卷积分解的扩张尺度特征融合网络。我们的网络旨在同时提取不同尺度的功能，这些功能是系统地融合的，以更好地检测。提出的模型具有令人满意的精度和效率。进行病变分割的各种实验以及与最新模型的比较。我们提出的模型始终展示最先进的结果。

由于不规则的形状，正常和感染组织之间的各种尺寸和无法区分的边界，仍然是一种具有挑战性的任务，可以准确地在CT图像上进行Covid-19的感染病变。在本文中，提出了一种新的分段方案，用于通过增强基于编码器 - 解码器架构的不同级别的监督信息和融合多尺度特征映射来感染Covid-19。为此，提出了深入的协作监督（共同监督）计划，以指导网络学习边缘和语义的特征。更具体地，首先设计边缘监控模块（ESM），以通过将边缘监督信息结合到初始阶段的下采样的初始阶段来突出显示低电平边界特征。同时，提出了一种辅助语义监督模块（ASSM）来加强通过将掩码监督信息集成到稍后阶段来加强高电平语义信息。然后，通过使用注意机制来扩展高级和低电平特征映射之间的语义间隙，开发了一种注意融合模块（AFM）以融合不同级别的多个规模特征图。最后，在四个各种Covid-19 CT数据集上证明了所提出的方案的有效性。结果表明，提出的三个模块都是有希望的。基于基线（RESUNT），单独使用ESM，ASSM或AFM可以分别将骰子度量增加1.12 \％，1.95 \％，1.63 \％，而在我们的数据集中，通过将三个模型结合在一起可以上升3.97 \％ 。与各个数据集的现有方法相比，所提出的方法可以在某些主要指标中获得更好的分段性能，并可实现最佳的泛化和全面的性能。

近年来，基于深度卷积神经网络（CNN）的细分方法已为许多医学分析任务做出了最先进的成就。但是，这些方法中的大多数通过优化结构或添加U-NET的新功能模块来改善性能，从而忽略了粗粒和细粒的语义信息的互补和融合。为了解决上述问题，我们提出了一个称为渐进学习网络​​（PL-NET）的医学图像分割框架，其中包括内部渐进式学习（IPL）和外部渐进学习（EPL）。 PL-NET具有以下优点：（1）IPL将特征提取为两个“步骤”，它们可以混合不同尺寸的接收场并捕获从粗粒度到细粒度的语义信息，而无需引入其他参数； （2）EPL将训练过程分为两个“阶段”以优化参数，并在上一阶段中实现粗粒信息的融合，并在后期阶段进行细粒度。我们在不同的医学图像分析任务中评估了我们的方法，结果表明，PL-NET的分割性能优于U-NET及其变体的最新方法。

深度学习技术的进步为生物医学图像分析应用产生了巨大的贡献。随着乳腺癌是女性中最致命的疾病，早期检测是提高生存能力的关键手段。如超声波的医学成像呈现出色器官功能的良好视觉表现;然而，对于任何分析这种扫描的放射科学家，这种扫描是挑战和耗时，这延迟了诊断过程。虽然提出了各种深度学习的方法，但是通过乳房超声成像介绍了具有最有效的残余交叉空间关注引导u-Net（RCA-IUnet）模型的最小训练参数，以进一步改善肿瘤分割不同肿瘤尺寸的分割性能。 RCA-IUNET模型跟随U-Net拓扑，剩余初始化深度可分离卷积和混合池（MAX池和光谱池）层。此外，添加了交叉空间注意滤波器以抑制无关的特征并专注于目标结构。建议模型的分割性能在使用标准分割评估指标的两个公共数据集上验证，其中它表现出其他最先进的分段模型。

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。

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。

自动图像分割技术对于视觉分析至关重要。自动编码器体系结构在各种图像分割任务中具有令人满意的性能。但是，基于卷积神经网络（CNN）的自动编码器似乎在提高语义分割的准确性方面遇到了瓶颈。增加前景和背景之间的类间距离是分割网络的固有特征。但是，分割网络过于关注前景和背景之间的主要视觉差异，而忽略了详细的边缘信息，从而导致边缘分割的准确性降低。在本文中，我们提出了一个基于多任务学习的轻量级端到端细分框架，称为Edge Coasity AutoCododer Network（EAA-NET），以提高边缘细分能力。我们的方法不仅利用分割网络来获得类间特征，而且还采用重建网络来提取前景中的类内特征。我们进一步设计了一个阶层和类间特征融合模块-I2融合模块。 I2融合模块用于合并课内和类间特征，并使用软注意机制去除无效的背景信息。实验结果表明，我们的方法在医疗图像分割任务中的表现良好。 EAA-NET易于实现，并且计算成本较小。

脑肿瘤分割是医学图像分析中最具挑战性问题之一。脑肿瘤细分的目标是产生准确描绘脑肿瘤区域。近年来，深入学习方法在解决各种计算机视觉问题时表现出了有希望的性能，例如图像分类，对象检测和语义分割。基于深度学习的方法已经应用于脑肿瘤细分并取得了有希望的结果。考虑到最先进技术所制作的显着突破，我们使用本调查来提供最近开发的深层学习脑肿瘤分割技术的全面研究。在本次调查中选择并讨论了100多篇科学论文，广泛地涵盖了网络架构设计，在不平衡条件下的细分等技术方面，以及多种方式流程。我们还为未来的发展方向提供了富有洞察力的讨论。

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。

前列腺癌是美国男性癌症死亡的第二大原因。前列腺MRI的诊断通常依赖于准确的前列腺区域分割。但是，最新的自动分割方法通常无法产生前列腺区域的含有良好的体积分割，因为某些切片的前列腺MRI（例如碱基和顶点片）比其他切片更难分割。可以通过考虑相邻切片之间的跨片段关系来克服这一困难，但是当前的方法不能完全学习和利用这种关系。在本文中，我们提出了一种新型的跨板夹心注意机制，我们在变压器模块中使用该机制，以系统地学习不同尺度的跨斜纹关系。该模块可以在任何基于Skip Connections的现有基于学习的细分框架中使用。实验表明，我们的跨板块注意力能够捕获前列腺区域分割中的跨板片信息，并提高当前最新方法的性能。我们的方法提高了外围区域的分割精度，从而使所有前列腺切片（Apex，Mid-Gland和Base）的分割结果保持一致。

在过去的几年中，卷积神经网络（CNN），尤其是U-NET，一直是医学图像处理时代的流行技术。具体而言，开创性的U-NET及其替代方案成功地设法解决了各种各样的医学图像分割任务。但是，这些体系结构在本质上是不完美的，因为它们无法表现出长距离相互作用和空间依赖性，从而导致具有可变形状和结构的医学图像分割的严重性能下降。针对序列到序列预测的初步提议的变压器已成为替代体系结构，以精确地模拟由自我激进机制辅助的全局信息。尽管设计了可行的设计，但利用纯变压器来进行图像分割目的，可能导致限制的定位容量，导致低级功能不足。因此，一系列研究旨在设计基于变压器的U-NET的强大变体。在本文中，我们提出了Trans-Norm，这是一种新型的深层分割框架，它随同将变压器模块合并为标准U-NET的编码器和跳过连接。我们认为，跳过连接的方便设计对于准确的分割至关重要，因为它可以帮助扩展路径和收缩路径之间的功能融合。在这方面，我们从变压器模块中得出了一种空间归一化机制，以适应性地重新校准跳过连接路径。对医学图像分割的三个典型任务进行了广泛的实验，证明了透气的有效性。代码和训练有素的模型可在https://github.com/rezazad68/transnorm上公开获得。

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。

由于不规则的病变界限，病变与背景之间的对比度较差，以及伪影之间的对比度，皮肤病的自动分割是一种具有挑战性的任务。在这项工作中，提出了一种新的卷积神经网络的方法，用于皮肤病变分割。在这项工作中，提出了一种新型多尺度特征提取模块，用于提取更多辨别特征，以处理与复杂的皮肤病变有关的挑战;该模块嵌入在UNET中，替换标准架构中的卷积层。此外，在这项工作中，两个不同的关注机制完善了编码器提取的特征和后ups采样的特征。使用两个公开的数据集进行评估，包括ISBI2017和ISIC2018数据集。该方法报告了ISBI2017数据集中的准确性，召回和JSI，97.5％，94.29％，91.16％，95.92％，95.92％，95.37％，95.37％，91.52％在ISIC2018数据集。它在各个竞争中表现出现有的方法和排名的模型。

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。

Transformer-based models have been widely demonstrated to be successful in computer vision tasks by modelling long-range dependencies and capturing global representations. However, they are often dominated by features of large patterns leading to the loss of local details (e.g., boundaries and small objects), which are critical in medical image segmentation. To alleviate this problem, we propose a Dual-Aggregation Transformer Network called DuAT, which is characterized by two innovative designs, namely, the Global-to-Local Spatial Aggregation (GLSA) and Selective Boundary Aggregation (SBA) modules. The GLSA has the ability to aggregate and represent both global and local spatial features, which are beneficial for locating large and small objects, respectively. The SBA module is used to aggregate the boundary characteristic from low-level features and semantic information from high-level features for better preserving boundary details and locating the re-calibration objects. Extensive experiments in six benchmark datasets demonstrate that our proposed model outperforms state-of-the-art methods in the segmentation of skin lesion images, and polyps in colonoscopy images. In addition, our approach is more robust than existing methods in various challenging situations such as small object segmentation and ambiguous object boundaries.