背景和目的：髋臼版本，总髋关节置换术的必要因素，通过CT扫描作为金标准测量。 CT的辐射剂量和耗材使前后骨盆射线照相适当的替代程序。在这项研究中，我们在前后骨盆X射线上应用了深度学习方法来测量解剖学版本，消除了使用计算机断层扫描的必要性。方法：使用CT图像计算300名患者臀部的右侧和左侧髋臼版角。所提出的深度学习模型，对骨骼时代的预用-VGG16的注意力应用于包括群体的AP图像。这些人的年龄和性别被添加到最后一个完全连接的注意机制层的其他投入。作为输出，预测两个臀部的角度。结果：随着人们更老的，在CT上增加了CT的髋骨角度，男性的平均值为16.54和16.11（右侧和左角度）。使用所提出的深度学习方法估计右侧角度估计的预测错误位于精确的误差区域（<= 3度），显示了所提出的方法在基于AP图像测量解剖学版本的能力。结论：建议算法，在患者骨盆的AP图像上应用预训练的VGG16，其次是考虑年龄和患者性别的注意力模型，可以仅使用AP射线照片准确评估版本，同时避免CT扫描的需要。基于AP盆景的解剖学髋臼版本的应用技术，使用DL方法，迄今为止尚未发布。

2019年12月，一个名为Covid-19的新型病毒导致了迄今为止的巨大因果关系。与新的冠状病毒的战斗在西班牙语流感后令人振奋和恐怖。虽然前线医生和医学研究人员在控制高度典型病毒的传播方面取得了重大进展，但技术也证明了在战斗中的重要性。此外，许多医疗应用中已采用人工智能，以诊断许多疾病，甚至陷入困境的经验丰富的医生。因此，本调查纸探讨了提议的方法，可以提前援助医生和研究人员，廉价的疾病诊断方法。大多数发展中国家难以使用传统方式进行测试，但机器和深度学习可以采用显着的方式。另一方面，对不同类型的医学图像的访问已经激励了研究人员。结果，提出了一种庞大的技术数量。本文首先详细调了人工智能域中传统方法的背景知识。在此之后，我们会收集常用的数据集及其用例日期。此外，我们还显示了采用深入学习的机器学习的研究人员的百分比。因此，我们对这种情况进行了彻底的分析。最后，在研究挑战中，我们详细阐述了Covid-19研究中面临的问题，我们解决了我们的理解，以建立一个明亮健康的环境。

延迟的诊断联合性不稳定会导致踝关节的显着发病和关节炎的加速变化。使用3D体积测量值，重量计算机断层扫描（WBCT）已显示出有希望的早期和可靠检测分离出的集团不稳定性的潜力。尽管据报道这些测量值高度准确，但它们也依赖于经验，耗时，并且需要一种特定的3D测量软件工具，该工具导致临床医生仍然对传统的诊断方法表现出更大的兴趣。这项研究的目的是通过使用WBCT扫描来自动化3D体积解剖结构的3D体积评估来提高准确性，加速分析时间并减少观察者间偏置。我们使用了先前收集的单侧联合不稳定性患者的WBCT扫描进行了回顾性研究。评估了144个双侧踝WBCT扫描（48个不稳定，96个对照）。我们开发了三个深度学习（DL）模型，用于分析WBCT扫描以识别集团不稳定性。这三个模型包括两个最先进的模型（模型1-3D卷积神经网络[CNN]和具有长短期内存[LSTM]的模型2-CNN）和一个新的模型（模型3-差分差异我们在这项研究中介绍的CNN LSTM）。模型1未能分析WBCT扫描（F1得分= 0）。模型2仅错误分类两种情况（F1得分= 0.80）。模型3的表现优于模型2，并实现了几乎完美的性能，在对照组中仅误导了一个情况（F1得分= 0.91），因为不稳定，而比模型2更快。

逆转录 - 聚合酶链反应（RT-PCR）目前是Covid-19诊断中的金标准。然而，它可以花几天来提供诊断，假负率相对较高。成像，特别是胸部计算断层扫描（CT），可以有助于诊断和评估这种疾病。然而，表明标准剂量CT扫描对患者提供了显着的辐射负担，尤其是需要多次扫描的患者。在这项研究中，我们考虑低剂量和超低剂量（LDCT和ULDCT）扫描方案，其减少靠近单个X射线的辐射曝光，同时保持可接受的分辨率以进行诊断目的。由于胸部放射学专业知识可能不会在大流行期间广泛使用，我们使用LDCT / ULDCT扫描的收集的数据集进行人工智能（AI）基础的框架，以研究AI模型可以提供人为级性能的假设。 AI模型使用了两个阶段胶囊网络架构，可以快速对Covid-19，社区获得的肺炎（帽）和正常情况进行分类，使用LDCT / ULDCT扫描。 AI模型实现Covid-19敏感性为89.5％+ - 0.11，帽敏感性为95％+ \ - 0.11，正常情况敏感性（特异性）85.7％+ - 0.16，精度为90％+ \ - 0.06。通过纳入临床数据（人口统计和症状），性能进一步改善了Covid-19敏感性为94.3％+ \ - PM 0.05，帽敏感性为96.7％+ \ - 0.07，正常情况敏感性（特异性）91％+ - 0.09，精度为94.1％+ \ - 0.03。所提出的AI模型基于降低辐射暴露的LDCT / ULDCT扫描来实现人级诊断。我们认为，所提出的AI模型有可能协助放射科医师准确，并迅速诊断Covid-19感染，并帮助控制大流行期间的传输链。

本文介绍了有组织的第二次共同19号比赛的基线方法，该方法发生在欧洲计算机视觉会议（ECCV 2022）的Aimia研讨会框架内。它提出了COV19-CT-DB数据库，该数据库为COVID-19 DENCTICT注释，由约7,700 3-D CT扫描组成。通过四个COVID-19严重性条件，进一步注释了由COVID-19案例组成的数据库的一部分。我们已经在培训，验证和测试数据集中划分了数据库和后期。前两个数据集用于培训和验证机器学习模型，而后者将用于评估开发模型。基线方法由基于CNN-RNN网络的深度学习方法组成，并报告其在COVID19-CT-DB数据库上的性能。

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.

全景牙科射线照相（PDR）图像处理是法医医学中最广泛使用的方法之一。深度学习模型由于其高处理速度，准确性和稳定性而被广泛用于当今放射学图像的自动分析。提出了一些使用转移学习的方法来分类PDR图像。在这项研究中，使用了Densenet121卷积神经网络（CNN）分类器，该分类器是预先训练的深度学习体系结构之一。提出的Densenet121网络已在最后一层之前进行了几层扩展和微调，以提高其从数据中理解更复杂模式的能力。在此阶段结束时，它已经通过包含PDR图像的牙科数据集进行了培训，并变得更有经验。采用了K折的交叉验证方法来提高所提出的Densenet121模型的准确性。在这项研究中，对于4,800个测试数据集的分类精度为97.25％，实现了最佳性能。提出的模型以及基于Grad-CAM的分析还表明，下颌骨和牙齿是性别分类中最重要的领域。

晚期钆增强磁共振成像（LGE MRI）通常用于可视化和量化左心房（LA）疤痕。疤痕的位置和程度提供了心理生理学和心房颤动进展的重要信息（AF）。因此，LGE MRI的La Scar分段和量化可用于AF患者的计算机辅助诊断和治疗分层。由于手动描绘可能是耗时的，并且经过专家内和专家间变异性，因此非常需要自动化这种计算，这然而仍然仍然具有挑战性和研究。本文旨在为La腔，墙壁，瘢痕和消融差距分割和LGE MRI的定量提供系统审查，以及AF研究的相关文献。具体而言，我们首先总结AF相关的成像技术，特别是LGE MRI。然后，我们详细介绍了四个计算任务的方法，并总结了每个任务中应用的验证策略。最后，概述了未来可能的未来发展，简要调查了上述方法的潜在临床应用。审查表明，该主题的研究仍处于早期阶段。虽然已经提出了几种方法，但特别是对于LA分割，由于与图像采集的高度变化相关的性能问题和图像采集差异有关的性能问题，仍有很大的算法发展。

人工智能（AI）技术具有重要潜力，可以实现有效，鲁棒和自动的图像表型，包括识别细微图案。基于AI的检测搜索图像空间基于模式和特征来找到兴趣区域。存在一种良性的肿瘤组织学，可以通过使用图像特征的基于AI的分类方法来识别。图像从图像中提取可用于的可覆盖方式，可以通过显式（手工/工程化）和深度辐射谱系框架来探索途径。辐射瘤分析有可能用作非侵入性技术，以准确表征肿瘤，以改善诊断和治疗监测。这项工作介绍基于AI的技术，专注于肿瘤宠物和PET / CT成像，用于不同的检测，分类和预测/预测任务。我们还讨论了所需的努力，使AI技术转换为常规临床工作流程，以及潜在的改进和互补技术，例如在电子健康记录和神经象征性AI技术上使用自然语言处理。

The cone-beam computed tomography (CBCT) provides 3D volumetric imaging of a target with low radiation dose and cost compared with conventional computed tomography, and it is widely used in the detection of paranasal sinus disease. However, it lacks the sensitivity to detect soft tissue lesions owing to reconstruction constraints. Consequently, only physicians with expertise in CBCT reading can distinguish between inherent artifacts or noise and diseases, restricting the use of this imaging modality. The development of artificial intelligence (AI)-based computer-aided diagnosis methods for CBCT to overcome the shortage of experienced physicians has attracted substantial attention. However, advanced AI-based diagnosis addressing intrinsic noise in CBCT has not been devised, discouraging the practical use of AI solutions for CBCT. To address this issue, we propose an AI-based computer-aided diagnosis method using CBCT with a denoising module. This module is implemented before diagnosis to reconstruct the internal ground-truth full-dose scan corresponding to an input CBCT image and thereby improve the diagnostic performance. The external validation results for the unified diagnosis of sinus fungal ball, chronic rhinosinusitis, and normal cases show that the proposed method improves the micro-, macro-average AUC, and accuracy by 7.4, 5.6, and 9.6% (from 86.2, 87.0, and 73.4 to 93.6, 92.6, and 83.0%), respectively, compared with a baseline while improving human diagnosis accuracy by 11% (from 71.7 to 83.0%), demonstrating technical differentiation and clinical effectiveness. This pioneering study on AI-based diagnosis using CBCT indicates denoising can improve diagnostic performance and reader interpretability in images from the sinonasal area, thereby providing a new approach and direction to radiographic image reconstruction regarding the development of AI-based diagnostic solutions.

Computer tomography (CT) have been routinely used for the diagnosis of lung diseases and recently, during the pandemic, for detecting the infectivity and severity of COVID-19 disease. One of the major concerns in using ma-chine learning (ML) approaches for automatic processing of CT scan images in clinical setting is that these methods are trained on limited and biased sub-sets of publicly available COVID-19 data. This has raised concerns regarding the generalizability of these models on external datasets, not seen by the model during training. To address some of these issues, in this work CT scan images from confirmed COVID-19 data obtained from one of the largest public repositories, COVIDx CT 2A were used for training and internal vali-dation of machine learning models. For the external validation we generated Indian-COVID-19 CT dataset, an open-source repository containing 3D CT volumes and 12096 chest CT images from 288 COVID-19 patients from In-dia. Comparative performance evaluation of four state-of-the-art machine learning models, viz., a lightweight convolutional neural network (CNN), and three other CNN based deep learning (DL) models such as VGG-16, ResNet-50 and Inception-v3 in classifying CT images into three classes, viz., normal, non-covid pneumonia, and COVID-19 is carried out on these two datasets. Our analysis showed that the performance of all the models is comparable on the hold-out COVIDx CT 2A test set with 90% - 99% accuracies (96% for CNN), while on the external Indian-COVID-19 CT dataset a drop in the performance is observed for all the models (8% - 19%). The traditional ma-chine learning model, CNN performed the best on the external dataset (accu-racy 88%) in comparison to the deep learning models, indicating that a light-weight CNN is better generalizable on unseen data. The data and code are made available at https://github.com/aleesuss/c19.

开发旨在增强胎儿监测的创新信息学方法是生殖医学研究的新领域。已经对人工智能（AI）技术进行了几项评论，以改善妊娠结局。他们的限制是专注于特定数据，例如怀孕期间母亲的护理。这项系统的调查旨在探讨人工智能（AI）如何通过超声（US）图像帮助胎儿生长监测。我们使用了八个医学和计算机科学书目数据库，包括PubMed，Embase，Psycinfo，ScienceDirect，IEEE Explore，ACM图书馆，Google Scholar和Web of Science。我们检索了2010年至2021年之间发表的研究。从研究中提取的数据是使用叙述方法合成的。在1269项检索研究中，我们包括了107项与调查中有关该主题的查询的不同研究。我们发现，与3D和4D超声图像（n = 19）相比，2D超声图像更受欢迎（n = 88）。分类是最常用的方法（n = 42），其次是分割（n = 31），与分割（n = 16）集成的分类和其他其他杂项，例如对象检测，回归和增强学习（n = 18）。妊娠结构域中最常见的区域是胎儿头（n = 43），然后是胎儿（n = 31），胎儿心脏（n = 13），胎儿腹部（n = 10），最后是胎儿的面孔（n = 10）。在最近的研究中，深度学习技术主要使用（n = 81），其次是机器学习（n = 16），人工神经网络（n = 7）和增强学习（n = 2）。 AI技术在预测胎儿疾病和鉴定怀孕期间胎儿解剖结构中起着至关重要的作用。需要进行更多的研究来从医生的角度验证这项技术，例如试点研究和有关AI及其在医院环境中的应用的随机对照试验。

大脑磁共振成像（MRI）扫描的自动分割和体积对于诊断帕金森氏病（PD）和帕金森氏症综合症（P-Plus）至关重要。为了提高诊断性能，我们在大脑分割中采用了深度学习（DL）模型，并将其性能与金标准的非DL方法进行了比较。我们收集了健康对照组（n = 105）和PD患者（n = 105），多个全身性萎缩（n = 132）和渐进性超核麻痹（n = 69）的大脑MRI扫描。 2020.使用金标准的非DL模型FreeSurfer（FS），我们对六个脑结构进行了分割：中脑，PON，CAUDATE，CAUDATE，PUTATATE，pALLIDUM和THIRD CNTRICLE，并将其视为DL模型的注释数据，代表性V -net和unet。计算了分化正常，PD和P-Plus病例的曲线下的骰子分数和面积。每位患者六个大脑结构的V-NET和UNETR的分割时间分别为3.48 +-0.17和48.14 +-0.97 s，比FS（15,735 +-1.07 s）快至少300倍。两种DL模型的骰子得分都足够高（> 0.85），它们的疾病分类AUC优于FS。为了分类正常与P-Plus和PD与多个全身性萎缩（小脑型）的分类，DL模型和FS显示出高于0.8的AUC。 DL显着减少了分析时间，而不会损害大脑分割和差异诊断的性能。我们的发现可能有助于在临床环境中采用DL脑MRI分割并提高大脑研究。

机器学习和计算机视觉技术近年来由于其自动化，适合性和产生惊人结果的能力而迅速发展。因此，在本文中，我们调查了2014年至2022年之间发表的关键研究，展示了不同的机器学习算法研究人员用来分割肝脏，肝肿瘤和肝脉管结构的研究。我们根据感兴趣的组织（肝果，肝肿瘤或肝毒剂）对被调查的研究进行了划分，强调了同时解决多个任务的研究。此外，机器学习算法被归类为受监督或无监督的，如果属于某个方案的工作量很大，则将进一步分区。此外，对文献和包含上述组织面具的网站发现的不同数据集和挑战进行了彻底讨论，强调了组织者的原始贡献和其他研究人员的贡献。同样，在我们的评论中提到了文献中过度使用的指标，这强调了它们与手头的任务的相关性。最后，强调创新研究人员应对需要解决的差距的关键挑战和未来的方向，例如许多关于船舶分割挑战的研究的稀缺性以及为什么需要早日处理他们的缺席。

Despite high global prevalence of hepatic steatosis, no automated diagnostics demonstrated generalizability in detecting steatosis on multiple international datasets. Traditionally, hepatic steatosis detection relies on clinicians selecting the region of interest (ROI) on computed tomography (CT) to measure liver attenuation. ROI selection demands time and expertise, and therefore is not routinely performed in populations. To automate the process, we validated an existing artificial intelligence (AI) system for 3D liver segmentation and used it to purpose a novel method: AI-ROI, which could automatically select the ROI for attenuation measurements. AI segmentation and AI-ROI method were evaluated on 1,014 non-contrast enhanced chest CT images from eight international datasets: LIDC-IDRI, NSCLC-Lung1, RIDER, VESSEL12, RICORD-1A, RICORD-1B, COVID-19-Italy, and COVID-19-China. AI segmentation achieved a mean dice coefficient of 0.957. Attenuations measured by AI-ROI showed no significant differences (p = 0.545) and a reduction of 71% time compared to expert measurements. The area under the curve (AUC) of the steatosis classification of AI-ROI is 0.921 (95% CI: 0.883 - 0.959). If performed as a routine screening method, our AI protocol could potentially allow early non-invasive, non-pharmacological preventative interventions for hepatic steatosis. 1,014 expert-annotated liver segmentations of patients with hepatic steatosis annotations can be downloaded here: https://drive.google.com/drive/folders/1-g_zJeAaZXYXGqL1OeF6pUjr6KB0igJX.

肺部以外的视野（FOV）组织截断在常规的肺筛查计算机断层扫描（CT）中很常见。这对机会性CT的身体组成（BC）评估构成了局限性，因为缺少关键的解剖结构。传统上，扩展CT的FOV被认为是使用有限数据的CT重建问题。但是，这种方法依赖于应用程序中可能无法使用的投影域数据。在这项工作中，我们从语义图像扩展角度提出问题，该角度仅需要图像数据作为输入。提出的两阶段方法根据完整体的估计范围识别新的FOV边框，并在截短区域中渗出了缺失的组织。使用在FOV中具有完整主体的CT切片对训练样品进行模拟，从而使模型开发自制。我们使用有限FOV的肺筛选CT评估了所提出的方法在自动BC评估中的有效性。提出的方法有效地恢复了缺失的组织并减少了FOV组织截断引入的BC评估误差。在大规模肺部筛查CT数据集的BC评估中，这种校正既可以提高受试者内的一致性和与人体测量近似值的相关性。已开发的方法可在https://github.com/masilab/s-efov上获得。

乳腺癌是女性可能发生的最严重的癌症之一。通过分析组织学图像（HIS）来自动诊断乳腺癌对患者及其预后很重要。他的分类为临床医生提供了对疾病的准确了解，并使他们可以更有效地治疗患者。深度学习（DL）方法已成功地用于各种领域，尤其是医学成像，因为它们有能力自动提取功能。这项研究旨在使用他的乳腺癌对不同类型的乳腺癌进行分类。在这项研究中，我们提出了一个增强的胶囊网络，该网络使用RES2NET块和四个额外的卷积层提取多尺度特征。此外，由于使用了小的卷积内核和RES2NET块，因此所提出的方法具有较少的参数。结果，新方法的表现优于旧方法，因为它会自动学习最佳功能。测试结果表明该模型的表现优于先前的DL方法。

Over the years, Machine Learning models have been successfully employed on neuroimaging data for accurately predicting brain age. Deviations from the healthy brain aging pattern are associated to the accelerated brain aging and brain abnormalities. Hence, efficient and accurate diagnosis techniques are required for eliciting accurate brain age estimations. Several contributions have been reported in the past for this purpose, resorting to different data-driven modeling methods. Recently, deep neural networks (also referred to as deep learning) have become prevalent in manifold neuroimaging studies, including brain age estimation. In this review, we offer a comprehensive analysis of the literature related to the adoption of deep learning for brain age estimation with neuroimaging data. We detail and analyze different deep learning architectures used for this application, pausing at research works published to date quantitatively exploring their application. We also examine different brain age estimation frameworks, comparatively exposing their advantages and weaknesses. Finally, the review concludes with an outlook towards future directions that should be followed by prospective studies. The ultimate goal of this paper is to establish a common and informed reference for newcomers and experienced researchers willing to approach brain age estimation by using deep learning models

视网膜光学相干断层扫描（OCT）和光学相干断层扫描（OCTA）是（早期）诊断阿尔茨海默氏病（AD）的有前途的工具。这些非侵入性成像技术比替代神经影像工具更具成本效益，更容易获得。但是，即使对于训练有素的从业人员来说，解释和分类OCT设备进行的多层扫描也是耗时和挑战。关于机器学习和深度学习方法的调查，涉及对诸如青光眼等各种疾病的OCT扫描自动分析。但是，目前的文献缺乏对使用OCT或OCTA诊断阿尔茨海默氏病或​​认知障碍的广泛调查。这促使我们进行了针对需要介绍该问题的机器/深度学习科学家或从业者的全面调查。本文包含1）对阿尔茨海默氏病和认知障碍的医学背景介绍及其使用OCT和八八片成像方式的诊断，2）从自动分析的角度审查有关该问题的各种技术建议和子问题的回顾，3 ）对最近的深度学习研究和可用的OCT/OCTA数据集的系统综述，旨在诊断阿尔茨海默氏病和认知障碍。对于后者，我们使用发布或灭亡软件来搜索来自Scopus，PubMed和Web Science等各种来源的相关研究。我们遵循PRISMA方法筛选了3073参考的初始库，并确定了直接针对AD诊断的十项相关研究（n = 10，3073分）。我们认为缺乏开放的OCT/OCTA数据集（关于阿尔茨海默氏病）是阻碍该领域进展的主要问题。

这项研究的目的是开发一个强大的基于深度学习的框架，以区分Covid-19，社区获得的肺炎（CAP）和基于使用各种方案和放射剂量在不同成像中心获得的胸部CT扫描的正常病例和正常情况。我们表明，虽然我们的建议模型是在使用特定扫描协议仅从一个成像中心获取的相对较小的数据集上训练的，但该模型在使用不同技术参数的多个扫描仪获得的异质测试集上表现良好。我们还表明，可以通过无监督的方法来更新模型，以应对火车和测试集之间的数据移动，并在从其他中心接收新的外部数据集时增强模型的鲁棒性。我们采用了合奏体系结构来汇总该模型的多个版本的预测。为了初始培训和开发目的，使用了171 Covid-19、60 CAP和76个正常情况的内部数据集，其中包含使用恒定的标准辐射剂量扫描方案从一个成像中心获得的体积CT扫描。为了评估模型，我们回顾了四个不同的测试集，以研究数据特征对模型性能的转移的影响。在测试用例中，有与火车组相似的CT扫描，以及嘈杂的低剂量和超低剂量CT扫描。此外，从患有心血管疾病或手术病史的患者中获得了一些测试CT扫描。这项研究中使用的整个测试数据集包含51 covid-19、28 CAP和51例正常情况。实验结果表明，我们提出的框架在所有测试集上的表现良好，达到96.15％的总准确度（95％CI：[91.25-98.74]），COVID-119，COVID-96.08％（95％CI：[86.54-99.5]，95％），[86.54-99.5]，），，），敏感性。帽敏感性为92.86％（95％CI：[76.50-99.19]）。