射频和深度学习在自动胶质瘤分级中显示出很高的普及。辐射瘤可以提取手工制作的特征，定量描述胶质瘤等级的专家知识，深度学习在提取促进最终分类的大量高吞吐量功能方面是强大的。然而，随着它们的互补优势尚未充分调查和整合，仍然可以提高现有方法的性能。此外，通常需要病变图来进行测试阶段的最终预测，这是非常麻烦的。在本文中，我们提出了专业知识引导的几何表示学习（录音）框架。手工制作功能和学习特征的几何歧管构建为挖掘深度学习和辐射族之间的隐性关系，从而挖掘相互同意和胶质瘤等级的必要表现。通过专门设计的歧管差异测量，分级模型可以更有效地利用输入图像数据和专家知识，并在测试阶段摆脱病变分段图的要求。拟议的框架是关于要使用的深度学习架构的灵活性。已经评估了三种不同的架构，并比较了五种模型，表明我们的框架总能产生有前途的结果。

机器学习在医学图像分析中发挥着越来越重要的作用，产卵在神经影像症的临床应用中的新进展。之前有一些关于机器学习和癫痫的综述，它们主要专注于电生理信号，如脑电图（EEG）和立体脑电图（SEENG），同时忽略癫痫研究中神经影像的潜力。 NeuroImaging在确认癫痫区域的范围内具有重要的优点，这对于手术后的前诊所评估和评估至关重要。然而，脑电图难以定位大脑中的准确癫痫病变区。在这篇综述中，我们强调了癫痫诊断和预后在癫痫诊断和预后的背景下神经影像学和机器学习的相互作用。我们首先概述癫痫诊所，MRI，DWI，FMRI和PET中使用的癫痫和典型的神经影像姿态。然后，我们在将机器学习方法应用于神经影像数据的方法：i）将手动特征工程和分类器的传统机器学习方法阐述了两种方法，即卷积神经网络和自动化器等深度学习方法。随后，详细地研究了对癫痫，定位和横向化任务等分割，本地化和横向化任务的应用，以及与诊断和预后直接相关的任务。最后，我们讨论了目前的成就，挑战和潜在的未来方向，希望为癫痫的计算机辅助诊断和预后铺平道路。

Brain tumor classification is crucial for clinical analysis and an effective treatment plan to cure patients. Deep learning models help radiologists to accurately and efficiently analyze tumors without manual intervention. However, brain tumor analysis is challenging because of its complex structure, texture, size, location, and appearance. Therefore, a novel deep residual and regional-based Res-BRNet Convolutional Neural Network (CNN) is developed for effective brain tumor (Magnetic Resonance Imaging) MRI classification. The developed Res-BRNet employed Regional and boundary-based operations in a systematic order within the modified spatial and residual blocks. Moreover, the spatial block extract homogeneity and boundary-defined features at the abstract level. Furthermore, the residual blocks employed at the target level significantly learn local and global texture variations of different classes of brain tumors. The efficiency of the developed Res-BRNet is evaluated on a standard dataset; collected from Kaggle and Figshare containing various tumor categories, including meningioma, glioma, pituitary, and healthy images. Experiments prove that the developed Res-BRNet outperforms the standard CNN models and attained excellent performances (accuracy: 98.22%, sensitivity: 0.9811, F-score: 0.9841, and precision: 0.9822) on challenging datasets. Additionally, the performance of the proposed Res-BRNet indicates a strong potential for medical image-based disease analyses.

Clinical diagnostic and treatment decisions rely upon the integration of patient-specific data with clinical reasoning. Cancer presents a unique context that influence treatment decisions, given its diverse forms of disease evolution. Biomedical imaging allows noninvasive assessment of disease based on visual evaluations leading to better clinical outcome prediction and therapeutic planning. Early methods of brain cancer characterization predominantly relied upon statistical modeling of neuroimaging data. Driven by the breakthroughs in computer vision, deep learning became the de facto standard in the domain of medical imaging. Integrated statistical and deep learning methods have recently emerged as a new direction in the automation of the medical practice unifying multi-disciplinary knowledge in medicine, statistics, and artificial intelligence. In this study, we critically review major statistical and deep learning models and their applications in brain imaging research with a focus on MRI-based brain tumor segmentation. The results do highlight that model-driven classical statistics and data-driven deep learning is a potent combination for developing automated systems in clinical oncology.

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。

多参数磁共振成像（MPMRI）在检测前列腺癌病变中的作用越来越大。因此，解释这些扫描的医学专业人员通过使用计算机辅助检测系统来减少人为错误的风险。但是，系统实施中使用的各种算法产生了不同的结果。在这里，我们研究了每个前列腺区域的最佳机器学习分类器。我们还发现了明显的功能，以阐明模型的分类原理。在提供的数据中，我们收集并增强了T2加权图像和明显的扩散系数MAP图像，以首先通过三阶统计特征提取作为机器学习分类器的输入。对于我们的深度学习分类器，我们使用卷积神经网（CNN）体系结构进行自动提取和分类。通过显着映射以了解内部的分类机制，可以改善CNN结果的可解释性。最终，我们得出的结论是，有效检测周围和前纤维肌间基质（AS）病变更多地取决于统计分布特征，而过渡区（TZ）的病变更多地取决于纹理特征。合奏算法最适合PZ和TZ区域，而CNN在AS区域中最好。这些分类器可用于验证放射科医生的预测，并减少怀疑患有前列腺癌的患者的阅读差异。还可以进一步研究这项研究中报告的显着特征，以更好地了解使用mpMRI的前列腺病变的隐藏特征和生物标志物。

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。

前列腺癌是男性癌症死亡的最常见原因之一。对非侵入性和准确诊断方法的需求不断增长，促进目前在临床实践中的标准前列腺癌风险评估。尽管如此，从多游幂磁共振图像中开发前列腺癌诊断中的计算机辅助癌症诊断仍然是一个挑战。在这项工作中，我们提出了一种新的深度学习方法，可以通过构建两阶段多数量多流卷积神经网络（CNN）基于架构架构的相应磁共振图像中的前列腺病变自动分类。在不实现复杂的图像预处理步骤或第三方软件的情况下，我们的框架在接收器操作特性（ROC）曲线值为0.87的接收器下实现了该区域的分类性能。结果表现出大部分提交的方法，并分享了普罗妥克斯挑战组织者报告的最高价值。我们拟议的基于CNN的框架反映了辅助前列腺癌中的医学图像解释并减少不必要的活组织检查的可能性。

Late-life depression (LLD) is a highly prevalent mood disorder occurring in older adults and is frequently accompanied by cognitive impairment (CI). Studies have shown that LLD may increase the risk of Alzheimer's disease (AD). However, the heterogeneity of presentation of geriatric depression suggests that multiple biological mechanisms may underlie it. Current biological research on LLD progression incorporates machine learning that combines neuroimaging data with clinical observations. There are few studies on incident cognitive diagnostic outcomes in LLD based on structural MRI (sMRI). In this paper, we describe the development of a hybrid representation learning (HRL) framework for predicting cognitive diagnosis over 5 years based on T1-weighted sMRI data. Specifically, we first extract prediction-oriented MRI features via a deep neural network, and then integrate them with handcrafted MRI features via a Transformer encoder for cognitive diagnosis prediction. Two tasks are investigated in this work, including (1) identifying cognitively normal subjects with LLD and never-depressed older healthy subjects, and (2) identifying LLD subjects who developed CI (or even AD) and those who stayed cognitively normal over five years. To the best of our knowledge, this is among the first attempts to study the complex heterogeneous progression of LLD based on task-oriented and handcrafted MRI features. We validate the proposed HRL on 294 subjects with T1-weighted MRIs from two clinically harmonized studies. Experimental results suggest that the HRL outperforms several classical machine learning and state-of-the-art deep learning methods in LLD identification and prediction tasks.

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。

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 investigation of uncertainty is of major importance in risk-critical applications, such as medical image segmentation. Belief function theory, a formal framework for uncertainty analysis and multiple evidence fusion, has made significant contributions to medical image segmentation, especially since the development of deep learning. In this paper, we provide an introduction to the topic of medical image segmentation methods using belief function theory. We classify the methods according to the fusion step and explain how information with uncertainty or imprecision is modeled and fused with belief function theory. In addition, we discuss the challenges and limitations of present belief function-based medical image segmentation and propose orientations for future research. Future research could investigate both belief function theory and deep learning to achieve more promising and reliable segmentation results.

使用多模式磁共振成像（MRI）对于精确的脑肿瘤细分是必需的。主要问题是，并非所有类型的MRI都始终可以在临床考试中提供。基于同一患者的先生模式之间存在强烈相关性，在这项工作中，我们提出了一种缺少一个或多种方式的脑肿瘤分割网络。所提出的网络由三个子网组成：特征增强的生成器，相关约束块和分割网络。特征增强的生成器利用可用模态来生成表示缺少模态的3D特征增强图像。相关性约束块可以利用模态之间的多源相关性，并且还限制了发电机，以合成特征增强的模态，该特征增强的模态必须具有与可用模式具有相干相关性的特征增强的模态。分段网络是基于多编码器的U-Net，以实现最终的脑肿瘤分割。所提出的方法在Brats 2018数据集上进行评估。实验结果表明，拟议方法的有效性分别在全肿瘤，肿瘤核心和增强肿瘤上实现了82.9,74.9和59.1的平均骰子得分，并且优于3.5％，17％和18.2的最佳方法％。

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。

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.

随着深度学习方法的进步，如深度卷积神经网络，残余神经网络，对抗网络的进步。 U-Net架构最广泛利用生物医学图像分割，以解决目标区域或子区域的识别和检测的自动化。在最近的研究中，基于U-Net的方法在不同应用中显示了最先进的性能，以便在脑肿瘤，肺癌，阿尔茨海默，乳腺癌等疾病的早期诊断和治疗中发育计算机辅助诊断系统等，使用各种方式。本文通过描述U-Net框架来提出这些方法的成功，然后通过执行1）型号的U-Net变体进行综合分析，2）模特内分类，建立更好的见解相关的挑战和解决方案。此外，本文还强调了基于U-Net框架在持续的大流行病，严重急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-COV-2）中的贡献也称为Covid-19。最后，分析了这些U-Net变体的优点和相似性以及生物医学图像分割所涉及的挑战，以发现该领域的未来未来的研究方向。

精神分裂症是一种慢性神经精神疾病，会引起大脑内部的不同结构改变。我们假设将深度学习应用于结构性神经影像学数据集可以检测到与疾病相关的改变，并提高分类和诊断准确性。我们使用单一可用的，常规的T1加权MRI扫描测试了这一假设，我们使用标准后处理方法从中提取了3D全脑结构。然后在三个开放数据集上开发，优化和评估了一个深度学习模型，并对精神分裂症患者进行T1加权MRI扫描。我们提出的模型优于基准模型，该模型还使用3D CNN体系结构对结构MR图像进行了训练。我们的模型几乎能够完美地（ROC曲线下的区域= 0.987），将精神分裂症患者与看不见的结构MRI扫描中的健康对照区分开。区域分析将皮质下区域和心室局部作为最预测的大脑区域。皮层结构在人类的认知，情感和社会功能中起关键作用，这些区域的结构异常与精神分裂症有关。我们的发现证实了精神分裂症与皮质下大脑结构的广泛改变有关，皮层结构信息在诊断分类中提供了突出的特征。总之，这些结果进一步证明了深度学习的潜力，以改善精神分裂症的诊断，并从单个标准的T1加权脑MRI中确定其结构性神经影像学特征。

生成的对抗网络（GAN）是在众多领域成功使用的一种强大的深度学习模型。它们属于一个称为生成方法的更广泛的家族，该家族通过从真实示例中学习样本分布来生成新数据。在临床背景下，与传统的生成方法相比，GAN在捕获空间复杂，非线性和潜在微妙的疾病作用方面表现出增强的能力。这篇综述评估了有关gan在各种神经系统疾病的成像研究中的应用的现有文献，包括阿尔茨海默氏病，脑肿瘤，脑老化和多发性硬化症。我们为每个应用程序提供了各种GAN方法的直观解释，并进一步讨论了在神经影像学中利用gans的主要挑战，开放问题以及有希望的未来方向。我们旨在通过强调如何利用gan来支持临床决策，并有助于更好地理解脑部疾病的结构和功能模式，从而弥合先进的深度学习方法和神经病学研究之间的差距。

数字医学图像的机器学习和流行的最新进展已经开辟了通过使用深卷积神经网络来解决挑战性脑肿瘤细分（BTS）任务的机会。然而，与非常广泛的RGB图像数据不同，在脑肿瘤分割中使用的医学图像数据在数据刻度方面相对稀缺，但在模态属性方面包含更丰富的信息。为此，本文提出了一种新的跨模型深度学习框架，用于从多种方式MRI数据分段脑肿瘤。核心思想是通过多模态数据挖掘丰富的模式以弥补数据量表不足。所提出的跨型号深度学习框架包括两个学习过程：跨模型特征转换（CMFT）过程和跨模型特征融合（CMFF）过程，其目的是通过跨越不同模态的知识来学习丰富的特征表示数据和融合知识分别来自不同的模态数据。在Brats基准上进行了综合实验，表明，与基线方法和最先进的方法相比，所提出的跨模型深度学习框架可以有效地提高大脑肿瘤分割性能。

在多模式分割领域中，可以考虑不同方式之间的相关性以改善分段结果。考虑到不同MR模型之间的相关性，在本文中，我们提出了一种由新型三关注融合引导的多模态分段网络。我们的网络包括与N个图像源，三关注融合块，双关注融合块和解码路径的N个独立于模型编码路径。独立编码路径的模型可以从n个模式捕获模态特征。考虑到从编码器中提取的所有功能都非常有用，我们建议使用基于双重的融合来重量沿模态和空间路径的特征，可以抑制更少的信息特征，并强调每个模态的有用的功能在不同的位置。由于不同模式之间存在强烈的相关性，基于双重关注融合块，我们提出了一种相关注意模块来形成三关注融合块。在相关性注意模块中，首先使用相关描述块来学习模态之间的相关性，然后基于相关性的约束来指导网络以学习对分段更相关的潜在相关特征。最后，通过解码器投影所获得的融合特征表示以获得分段结果。我们对Brats 2018年脑肿瘤分割进行测试的实验结果证明了我们提出的方法的有效性。