医学图像分割模型的性能指标用于衡量参考注释和预测之间的一致性。在开发此类模型中，使用了一组通用指标，以使结果更具可比性。但是，公共数据集中的分布与临床实践中遇到的案例之间存在不匹配。许多常见的指标无法衡量这种不匹配的影响，尤其是对于包含不确定，小或空参考注释的临床数据集。因此，可能无法通过此类指标来验证模型在临床上有意义的一致性。评估临床价值的维度包括独立于参考注释量的大小，考虑参考注释的不确定性，体积计和/或位置一致性的奖励以及对空参考注释正确分类的奖励。与普通的公共数据集不同，我们的内部数据集更具代表性。它包含不确定的，小或空的参考注释。我们研究了有关深度学习框架的预测的公开度量指标，以确定哪些设置共同指标可提供有意义的结果。我们将公共基准数据集进行比较而没有不确定，小或空参考注释。该代码将发布。

尽管自动图像分析的重要性不断增加，但最近的元研究揭示了有关算法验证的主要缺陷。性能指标对于使用的自动算法的有意义，客观和透明的性能评估和验证尤其是关键，但是在使用特定的指标进行给定的图像分析任务时，对实际陷阱的关注相对较少。这些通常与（1）无视固有的度量属性，例如在存在类不平衡或小目标结构的情况下的行为，（2）无视固有的数据集属性，例如测试的非独立性案例和（3）无视指标应反映的实际生物医学领域的兴趣。该动态文档的目的是说明图像分析领域通常应用的性能指标的重要局限性。在这种情况下，它重点介绍了可以用作图像级分类，语义分割，实例分割或对象检测任务的生物医学图像分析问题。当前版本是基于由全球60多家机构的国际图像分析专家进行的关于指标的Delphi流程。

迄今为止，已经提出了几种使用磁共振成像（MRI）鉴定/分割多发性硬化病（MS）病变的自动化策略，但它们的表现均优于人类专家，它们的作用差异很大。这主要是由于：MRI不稳定性起源于：歧义； MS的特殊变异； MRI关于MS的非特异性。医师部分管理依赖放射学/临床/解剖背景和经验的歧义产生的不确定性。为了模仿人类的诊断，我们提出了一个自动化框架，用于基于三个关键概念的MRI识别/分割MS病变的自动框架：1。不确定性建模； 2.两个分别训练的CNN的建议，一个针对病变优化的，另一个针对周围环境的病变进行了优化，分别针对轴向，冠状和矢状方向重复； 3.合奏分类器的定义合并不同CNN收集的信息。提出的框架经过单个成像模式，即流体侵蚀的反转恢复（FLAIR）的2016年MSSEG基准公共数据集进行了训练，验证和测试。与地面真相和7个人类评估者的比较证明，自动化者和人类评估者之间没有显着差异。

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.

机器学习算法支撑现代诊断辅助软件，这在临床实践中证明了有价值的，特别是放射学。然而，不准确的是，主要是由于临床样本的可用性有限，用于培训这些算法，妨碍他们在临床医生中更广泛的适用性，接受和识别。我们对最先进的自动质量控制（QC）方法进行了分析，可以在这些算法中实现，以估计其输出的确定性。我们验证了识别磁共振成像数据中的白质超收缩性（WMH）的大脑图像分割任务上最有前途的方法。 WMH是在上层前期成年中常见的小血管疾病的关联，并且由于其变化的尺寸和分布模式而尤其具有挑战性。我们的研究结果表明，不确定度和骰子预测的聚集在此任务的故障检测中最有效。两种方法在0.82至0.84的情况下独立改善平均骰子。我们的工作揭示了QC方法如何有助于检测失败的分割案例，从而使自动分割更可靠，适合临床实践。

深度学习（DL）模型为各种医学成像基准挑战提供了最先进的性能，包括脑肿瘤细分（BRATS）挑战。然而，局灶性病理多隔室分割（例如，肿瘤和病变子区）的任务特别具有挑战性，并且潜在的错误阻碍DL模型转化为临床工作流程。量化不确定形式的DL模型预测的可靠性，可以实现最不确定的地区的临床审查，从而建立信任并铺平临床翻译。最近，已经引入了许多不确定性估计方法，用于DL医学图像分割任务。开发指标评估和比较不确定性措施的表现将有助于最终用户制定更明智的决策。在本研究中，我们探索并评估在Brats 2019-2020任务期间开发的公制，以对不确定量化量化（Qu-Brats），并旨在评估和排列脑肿瘤多隔室分割的不确定性估计。该公制（1）奖励不确定性估计，对正确断言产生高置信度，以及在不正确的断言处分配低置信水平的估计数，（2）惩罚导致更高百分比的无关正确断言百分比的不确定性措施。我们进一步基准测试由14个独立参与的Qu-Brats 2020的分割不确定性，所有这些都参与了主要的Brats细分任务。总体而言，我们的研究结果证实了不确定性估计提供了分割算法的重要性和互补价值，因此突出了医学图像分析中不确定性量化的需求。我们的评估代码在HTTPS://github.com/ragmeh11/qu-brats公开提供。

自动生物医学图像分析的领域至关重要地取决于算法验证的可靠和有意义的性能指标。但是，当前的度量使用通常是不明智的，并且不能反映基本的域名。在这里，我们提出了一个全面的框架，该框架指导研究人员以问题意识的方式选择绩效指标。具体而言，我们专注于生物医学图像分析问题，这些问题可以解释为图像，对象或像素级别的分类任务。该框架首先编译域兴趣 - 目标结构 - ，数据集和算法与输出问题相关的属性的属性与问题指纹相关，同时还将其映射到适当的问题类别，即图像级分类，语义分段，实例，实例细分或对象检测。然后，它指导用户选择和应用一组适当的验证指标的过程，同时使他们意识到与个人选择相关的潜在陷阱。在本文中，我们描述了指标重新加载推荐框架的当前状态，目的是从图像分析社区获得建设性的反馈。当前版本是在由60多个图像分析专家的国际联盟中开发的，将在社区驱动的优化之后公开作为用户友好的工具包提供。

通过磁共振成像（MRI）评估肿瘤负担对于评估胶质母细胞瘤的治疗反应至关重要。由于疾病的高异质性和复杂性，该评估的性能很复杂，并且与高变异性相关。在这项工作中，我们解决了这个问题，并提出了一条深度学习管道，用于对胶质母细胞瘤患者进行全自动的端到端分析。我们的方法同时确定了肿瘤的子区域，包括第一步的肿瘤，周围肿瘤和手术腔，然后计算出遵循神经符号学（RANO）标准的当前响应评估的体积和双相测量。此外，我们引入了严格的手动注释过程，其随后是人类专家描绘肿瘤子区域的，并捕获其分割的信心，后来在训练深度学习模型时被使用。我们广泛的实验研究的结果超过了760次术前和504例从公共数据库获得的神经胶质瘤后患者（2021 - 2020年在19个地点获得）和临床治疗试验（47和69个地点，可用于公共数据库（在19个地点获得）（47和69个地点）术前/术后患者，2009-2011）并以彻底的定量，定性和统计分析进行了备份，表明我们的管道在手动描述时间的一部分中对术前和术后MRI进行了准确的分割（最高20比人更快。二维和体积测量与专家放射科医生非常吻合，我们表明RANO测量并不总是足以量化肿瘤负担。

深度学习技术在检测医学图像中的对象方面取得了成功，但仍然遭受虚假阳性预测，可能会阻碍准确的诊断。神经网络输出的估计不确定性已用于标记不正确的预测。我们研究了来自神经网络不确定性估计的功能和基于形状的特征，这些特征是根据二进制预测计算出的，从二进制预测中，通过开发基于分类的后处理步骤来减少肝病病变检测中的假阳性，以用于不同的不确定性估计方法。我们证明了两个数据集上所有不确定性估计方法的神经网络的病变检测性能（相对于F1分数）的改善，分别包括腹部MR和CT图像。我们表明，根据神经网络不确定性估计计算的功能往往不会有助于降低假阳性。我们的结果表明，诸如阶级不平衡（真实假阳性比率）和从不确定性图提取的基于形状的特征之类的因素在区分假阳性和真实阳性预测方面起着重要作用

脑转移经常发生在转移性癌症的患者中。早期和准确地检测脑转移对于放射治疗的治疗计划和预后至关重要。为了提高深入学习的脑转移检测性能，提出了一种称为体积级灵敏度特异性（VSS）的定制检测损失，该损失是单个转移检测灵敏度和（子）体积水平的特异性。作为敏感性和精度始终在转移水平中始终是折射率，可以通过调节VSS损耗中的重量而无需骰子分数系数进行分段转移来实现高精度或高精度。为了减少被检测为假阳性转移的转移样结构，提出了一种时间的现有量作为神经网络的额外输入。我们提出的VSS损失提高了脑转移检测的敏感性，将灵敏度提高了86.7％至95.5％。或者，它将精度提高了68.8％至97.8％。随着额外的时间现有量，在高灵敏度模型中，约45％的假阳性转移减少，高特异性模型的精度达到99.6％。所有转移的平均骰子系数约为0.81。随着高灵敏度和高特异性模型的集合，平均每位患者的1.5个假阳性转移需要进一步检查，而大多数真正的阳性转移确认。该集合学习能够区分从需要特殊专家审查或进一步跟进的转移候选人的高信心真正的阳性转移，特别适合实际临床实践中专家支持的要求。

基于深度学习的疾病检测和分割算法承诺提高许多临床过程。然而，由于数据隐私，法律障碍和非统一数据采集协议，此类算法需要大量的注释训练数据，通常在医学环境中不可用。具有注释病理学的合成数据库可以提供所需的培训数据量。我们展示了缺血性卒中的例子，即利用基于深度学习的增强的病变分割的改善是可行的。为此，我们训练不同的图像到图像转换模型，以合成大脑体积的磁共振图像，并且没有来自语义分割图的中风病变。此外，我们培养一种生成的对抗性网络来产生合成病变面具。随后，我们组合这两个组件来构建大型合成描边图像数据库。使用U-NET评估各种模型的性能，该U-NET在临床测试集上培训以进行段中风病变。我们向最佳性能报告$ \ mathbf {72.8} $％[$ \ mathbf {70.8 \ pm1.0} $％]的骰子分数，这胜过了单独临床图像培训的模型培训$ \ mathbf { 67.3} $％[$ \ mathbf {63.2 \ pm1.9} $％]，并且接近人类互相互联网骰子评分$ \ mathbf {76.9} $％。此外，我们表明，对于仅为10或50个临床案例的小型数据库，与使用不使用合成数据的设置相比，合成数据增强产生了显着的改进。据我们所知，这提出了基于图像到图像翻译的合成数据增强的第一个比较分析，并将第一应用于缺血性卒中。

胎儿超声（US）中胎盘的自动分割由于（i）（i）胎盘外观的高度多样性而具有挑战性我们禁止在妊娠晚期进行整个胎盘评估的观点。在这项工作中，我们通过多任务学习方法解决了这三个挑战，该方法结合了单个卷积神经网络中胎盘位置（例如，前，后部）和语义胎盘分段的分类。通过分类任务，模型可以从更大，更多样化的数据集中学习，同时在有限的训练集条件下提高分割任务的准确性。通过这种方法，我们研究了多个评估者的注释的变异性，并表明我们的自动分割（前胎盘的骰子为0.86，后胎盘的骰子为0.83），与观察者内和观察者间的变异性相比，我们的自动段性能达到了人级的性能。最后，我们的方法可以使用由三个阶段组成的多视图US采集管道提供整个胎盘分割：多探针图像采集，图像融合和图像分段。这会导致对较大结构（例如胎盘中的胎盘）的高质量分割，其图像伪像降低，这超出了单个探针的视野。

肿瘤分割是放疗治疗计划的基本步骤。为了确定口咽癌患者（OPC）原发性肿瘤（GTVP）的准确分割，需要同时评估不同图像模态，并从不同方向探索每个图像体积。此外，分割的手动固定边界忽略了肿瘤描述中已知的空间不确定性。这项研究提出了一种新型的自动深度学习（DL）模型，以在注册的FDG PET/CT图像上进行逐片自适应GTVP分割的辐射肿瘤学家。我们包括138名在我们研究所接受过（化学）辐射治疗的OPC患者。我们的DL框架利用了间和板板的上下文。连续3片的串联FDG PET/CT图像和GTVP轮廓的序列用作输入。进行了3倍的交叉验证，进行了3​​次，对从113例患者的轴向（a），矢状（s）和冠状（c）平面提取的序列进行了训练。由于体积中的连续序列包含重叠的切片，因此每个切片产生了平均的三个结果预测。在A，S和C平面中，输出显示具有预测肿瘤的概率不同的区域。使用平均骰子得分系数（DSC）评估了25名患者的模型性能。预测是最接近地面真理的概率阈值（在A中为0.70，s为0.70，在s中为0.77，在C平面中为0.80）。提出的DL模型的有希望的结果表明，注册的FDG PET/CT图像上的概率图可以指导逐片自适应GTVP分割中的辐射肿瘤学家。

脑小血管疾病的成像标记提供了有关脑部健康的宝贵信息，但是它们的手动评估既耗时又受到实质性内部和间际变异性的阻碍。自动化评级可能受益于生物医学研究以及临床评估，但是现有算法的诊断可靠性尚不清楚。在这里，我们介绍了\ textIt {血管病变检测和分割}（\ textit {v textit {where valdo？}）挑战，该挑战是在国际医学图像计算和计算机辅助干预措施（MICCAI）的卫星事件中运行的挑战（MICCAI） 2021.这一挑战旨在促进大脑小血管疾病的小而稀疏成像标记的自动检测和分割方法的开发，即周围空间扩大（EPVS）（任务1），脑微粒（任务2）和预先塑造的鞋类血管起源（任务3），同时利用弱和嘈杂的标签。总体而言，有12个团队参与了针对一个或多个任务的解决方案的挑战（任务1 -EPVS 4，任务2 -Microbleeds的9个，任务3 -lacunes的6个）。多方数据都用于培训和评估。结果表明，整个团队和跨任务的性能都有很大的差异，对于任务1- EPV和任务2-微型微型且对任务3 -lacunes尚无实际的结果，其结果尤其有望。它还强调了可能阻止个人级别使用的情况的性能不一致，同时仍证明在人群层面上有用。

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。

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。

State-of-the-art brain tumor segmentation is based on deep learning models applied to multi-modal MRIs. Currently, these models are trained on images after a preprocessing stage that involves registration, interpolation, brain extraction (BE, also known as skull-stripping) and manual correction by an expert. However, for clinical practice, this last step is tedious and time-consuming and, therefore, not always feasible, resulting in skull-stripping faults that can negatively impact the tumor segmentation quality. Still, the extent of this impact has never been measured for any of the many different BE methods available. In this work, we propose an automatic brain tumor segmentation pipeline and evaluate its performance with multiple BE methods. Our experiments show that the choice of a BE method can compromise up to 15.7% of the tumor segmentation performance. Moreover, we propose training and testing tumor segmentation models on non-skull-stripped images, effectively discarding the BE step from the pipeline. Our results show that this approach leads to a competitive performance at a fraction of the time. We conclude that, in contrast to the current paradigm, training tumor segmentation models on non-skull-stripped images can be the best option when high performance in clinical practice is desired.

简介白质超强度（WMHS）的自动分割是磁共振成像（MRI）神经影像分析的重要步骤。流体减弱的反转恢复（FLAIR加权）是MRI对比度，对于可视化和量化WMHS，这是脑小血管疾病和阿尔茨海默氏病（AD）特别有用的。临床MRI方案迁移到三维（3D）FLAIR加权的采集，以在所有三个体素维度中实现高空间分辨率。当前的研究详细介绍了深度学习工具的部署，以使自动化的WMH分割和表征从获得的3D Flair加权图像作为国家广告成像计划的一部分获得。 DDI研究中的642名参与者（283名男性，平均年龄：（65.18 +/- 9.33）年）中的材料和方法，在五个国家收集地点进行了培训和验证两个内部网络。在642名参与者的内部数据和一个外部数据集中，对三个模型进行了测试，其中包含来自国际合作者的29个情况。这些测试集进行了独立评估。使用了五个已建立的WMH性能指标与地面真理人体分割进行比较。测试的三个网络的结果，3D NNU-NET具有最佳性能，平均骰子相似性系数得分为0.78 +/- 0.10，其性能优于内部开发的2.5D模型和SOTA DEEP DEEP BAYESIAN网络。结论MRI协议中3D Flair加权图像的使用越来越多，我们的结果表明，WMH分割模型可以在3D数据上进行训练，并产生与无需更高的或更好的无需先进的WMH分割性能用于包括T1加权图像系列。

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。

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％。