早期检测改善了胰腺导管腺癌（PDAC）中的预后，但挑战，因为病变通常很小，并且在对比增强的计算断层扫描扫描（CE-CT）上定义很差。深度学习可以促进PDAC诊断，但是当前模型仍然无法识别小（<2cm）病变。在这项研究中，最先进的深度学习模型用于开发用于PDAC检测的自动框架，专注于小病变。另外，研究了整合周围解剖学的影响。 CE-CT来自119个病理验证的PDAC患者的群组和123名没有PDAC患者的队列用于训练NNUNET用于自动病变检测和分割（\ TEXTIT {NNUNET \ _t}）。训练了两种额外的鼻塞，以研究解剖学积分的影响：（1）分割胰腺和肿瘤（\ yryit {nnunet \ _tp}），（2）分割胰腺，肿瘤和多周围的解剖结构（\ textit {nnunet \_多发性硬化症}）。外部可公开的测试集用于比较三个网络的性能。 \ Textit {nnunet \ _ms}实现了最佳性能，在整个测试集的接收器操作特性曲线下的区域为0.91，肿瘤的0.88 <2cm，显示最先进的深度学习可以检测到小型PDAC和解剖信息的好处。

胰腺癌是与癌症相关死亡的全球主要原因之一。尽管深度学习在计算机辅助诊断和检测方法（CAD）方法中取得了成功，但很少关注胰腺癌的检测。我们提出了一种检测胰腺肿瘤的方法，该方法在周围的解剖结构中利用临床上的特征，从而更好地旨在利用放射科医生的知识，而不是其他常规的深度学习方法。为此，我们收集了一个新的数据集，该数据集由99例胰腺导管腺癌（PDAC）和97例没有胰腺肿瘤的对照病例组成。由于胰腺癌的生长模式，肿瘤可能总是可见为低音病变，因此，专家指的是二次外部特征的可见性，这些特征可能表明肿瘤的存在。我们提出了一种基于U-NET样深的CNN的方法，该方法利用以下外部次要特征：胰管，常见的胆管和胰腺以及处理后的CT扫描。使用这些功能，该模型如果存在胰腺肿瘤。这种用于分类和本地化方法的细分实现了99％的敏感性（一个案例）和99％的特异性，这比以前的最新方法的灵敏度增加了5％。与以前的PDAC检测方法相比，该模型还以合理的精度和较短的推理时间提供位置信息。这些结果提供了显着的性能改善，并强调了在开发新型CAD方法时纳入临床专家知识的重要性。

基于深入的学习的诊断性能随着更多的注释数据而增加，但手动注释是大多数领域的瓶颈。专家在临床常规期间评估诊断图像，并在报告中写出他们的调查结果。基于临床报告的自动注释可以克服手动标记瓶颈。我们假设可以使用这些报告的稀疏信息引导的模型预测来生成用于检测任务的密度注释。为了证明疗效，我们在放射学报告中临床显着发现的数量指导的临床上显着的前列腺癌（CSPCA）注释。我们包括7,756个前列腺MRI检查，其中3,050人被手动注释，4,706次自动注释。我们对手动注释的子集进行了自动注释质量：我们的得分提取正确地确定了99.3 \％$ 99.3 \％$ 99.3 \％$的CSPCA病变数量，我们的CSPCA分段模型正确地本地化了83.8 \ PM 1.1 \％$的病变。我们评估了来自外部中心的300名检查前列腺癌检测表现，具有组织病理学证实的基础事实。通过自动标记的考试增强培训集改善了在接收器的患者的诊断区域，从$ 88.1 \ pm 1.1 \％$至89.8 \ pm 1.0 \％$（$ p = 1.2 \ cdot 10 ^ { - 4} $ ）每案中的一个错误阳性的基于病变的敏感性，每案件从79.2美元2.8 \％$ 85.4 \ PM 1.9 \％$（$ P <10 ^ { - 4} $），以$ alm \ pm std。$超过15个独立运行。这种改进的性能展示了我们报告引导的自动注释的可行性。源代码在https://github.com/diagnijmegen/report-guiding-annotation上公开可用。最佳的CSPCA检测算法在https://grand-challenge.org/algorithms/bpmri-cspca-detection-report-guiding-annotations/中提供。

肺癌是癌症相关死亡率的主要原因。尽管新技术（例如图像分割）对于改善检测和较早诊断至关重要，但治疗该疾病仍然存在重大挑战。特别是，尽管治愈性分辨率增加，但许多术后患者仍会出现复发性病变。因此，非常需要预后工具，可以更准确地预测患者复发的风险。在本文中，我们探讨了卷积神经网络（CNN）在术前计算机断层扫描（CT）图像中存在的分割和复发风险预测。首先，随着医学图像分割的最新进展扩展，剩余的U-NET用于本地化和表征每个结节。然后，确定的肿瘤将传递给第二个CNN进行复发风险预测。该系统的最终结果是通过随机的森林分类器产生的，该分类器合成具有临床属性的第二个网络的预测。分割阶段使用LIDC-IDRI数据集，并获得70.3％的骰子得分。复发风险阶段使用了国家癌症研究所的NLST数据集，并获得了73.0％的AUC。我们提出的框架表明，首先，自动结节分割方法可以概括地为各种多任务系统提供管道，其次，深度学习和图像处理具有改善当前预后工具的潜力。据我们所知，这是第一个完全自动化的细分和复发风险预测系统。

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。

病变分割是放射线工作流程的关键步骤。手动分割需要长时间的执行时间，并且容易发生可变性，从而损害了放射线研究及其鲁棒性的实现。在这项研究中，对非小细胞肺癌患者的计算机断层扫描图像进行了深入学习的自动分割方法。还评估了手动与自动分割在生存放射模型的性能中的使用。方法总共包括899名NSCLC患者（2个专有：A和B，1个公共数据集：C）。肺部病变的自动分割是通过训练先前开发的建筑NNU-NET进行的，包括2D，3D和级联方法。用骰子系数评估自动分割的质量，以手动轮廓为参考。通过从数据集A的手动和自动轮廓中提取放射性的手工制作和深度学习特征来探索自动分割对患者生存的放射素模型对患者生存的性能的影响。评估并比较模型的精度。结果通过平均2D和3D模型的预测以及应用后处理技术来提取最大连接的组件，可以实现具有骰子= 0.78 +（0.12）的自动和手动轮廓之间的最佳一致性。当使用手动或自动轮廓，手工制作或深度特征时，在生存模型的表现中未观察到统计差异。最好的分类器显示出0.65至0.78之间的精度。结论NNU-NET在自动分割肺部病变中的有希望的作用已得到证实，从而大大降低了时必的医生的工作量，而不会损害基于放射线学的生存预测模型的准确性。

肾细胞癌（RCC）是一种常见的癌症，随着临床行为的变化。懒惰的RCC通常是低级的，没有坏死，可以在没有治疗的情况下监测。激进的RCC通常是高级的，如果未及时检测和治疗，可能会导致转移和死亡。虽然大多数肾脏癌在CT扫描中都检测到，但分级是基于侵入性活检或手术的组织学。确定对CT图像的侵略性在临床上很重要，因为它促进了风险分层和治疗计划。这项研究旨在使用机器学习方法来识别与病理学特征相关的放射学特征，以促进评估CT图像而不是组织学上的癌症侵略性。本文提出了一种新型的自动化方法，即按区域（Corrfabr）相关的特征聚集，用于通过利用放射学和相应的不对齐病理学图像之间的相关性来对透明细胞RCC进行分类。 CORRFABR由三个主要步骤组成：（1）特征聚集，其中从放射学和病理图像中提取区域级特征，（2）融合，放射学特征与病理特征相关的放射学特征在区域级别上学习，并且（3）在其中预测的地方学到的相关特征用于仅使用CT作为输入来区分侵略性和顽固的透明细胞RCC。因此，在训练过程中，Corrfabr从放射学和病理学图像中学习，但是在没有病理图像的情况下，Corrfabr将使用CORFABR将侵略性与顽固的透明细胞RCC区分开。 Corrfabr仅比放射学特征改善了分类性能，二进制分类F1分数从0.68（0.04）增加到0.73（0.03）。这证明了将病理疾病特征纳入CT图像上透明细胞RCC侵袭性的分类的潜力。

目的：基于深度学习的放射素学（DLR）在医学图像分析中取得了巨大的成功，并被认为是依赖手工特征的常规放射线学的替代。在这项研究中，我们旨在探索DLR使用预处理PET/CT预测鼻咽癌（NPC）中5年无进展生存期（PFS）的能力。方法：总共招募了257名患者（内部/外部队列中的170/87），具有晚期NPC（TNM III期或IVA）。我们开发了一个端到端的多模式DLR模型，其中优化了3D卷积神经网络以从预处理PET/CT图像中提取深度特征，并预测了5年PFS的概率。作为高级临床特征，TNM阶段可以集成到我们的DLR模型中，以进一步提高预后性能。为了比较常规放射素学和DLR，提取了1456个手工制作的特征，并从54种特征选择方法和9种分类方法的54个交叉组合中选择了最佳常规放射线方法。此外，使用临床特征，常规放射线学签名和DLR签名进行风险组分层。结果：我们使用PET和CT的多模式DLR模型比最佳常规放射线方法获得了更高的预后性能。此外，多模式DLR模型仅使用PET或仅CT优于单模式DLR模型。对于风险组分层，常规的放射线学签名和DLR签名使内部和外部队列中的高风险患者群体之间有显着差异，而外部队列中的临床特征则失败。结论：我们的研究确定了高级NPC中生存预测的潜在预后工具，表明DLR可以为当前TNM分期提供互补值。

最近的人工智能（AI）算法已在各种医学分类任务上实现了放射科医生级的性能。但是，只有少数研究涉及CXR扫描异常发现的定位，这对于向放射学家解释图像级分类至关重要。我们在本文中介绍了一个名为Vindr-CXR的可解释的深度学习系统，该系统可以将CXR扫描分类为多种胸部疾病，同时将大多数类型的关键发现本地化在图像上。 Vindr-CXR接受了51,485次CXR扫描的培训，并通过放射科医生提供的边界盒注释进行了培训。它表现出与经验丰富的放射科医生相当的表现，可以在3,000张CXR扫描的回顾性验证集上对6种常见的胸部疾病进行分类，而在接收器操作特征曲线（AUROC）下的平均面积为0.967（95％置信区间[CI]：0.958---------0.958------- 0.975）。 VINDR-CXR在独立患者队列中也得到了外部验证，并显示出其稳健性。对于具有14种类型病变的本地化任务，我们的自由响应接收器操作特征（FROC）分析表明，VINDR-CXR以每扫描确定的1.0假阳性病变的速率达到80.2％的敏感性。还进行了一项前瞻性研究，以衡量VINDR-CXR在协助六名经验丰富的放射科医生方面的临床影响。结果表明，当用作诊断工具时，提出的系统显着改善了放射科医生本身之间的一致性，平均Fleiss的Kappa的同意增加了1.5％。我们还观察到，在放射科医生咨询了Vindr-CXR的建议之后，在平均Cohen的Kappa中，它们和系统之间的一致性显着增加了3.3％。

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.

肝脏是脊椎动物中最关键的代谢器官之一，由于其在人体中的重要功能，例如废物产物和药物的血液排毒。由于肝肿瘤引起的肝病是全球最常见的死亡率之一。因此，在肿瘤发育的早期阶段检测肝肿瘤是医疗治疗的关键部分。许多成像方式可以用作检测肝肿瘤的帮助工具。计算机断层扫描（CT）是软组织器官（例如肝脏）最常用的成像方式。这是因为它是一种侵入性方式，可以相对迅速捕获。本文提出了一个有效的自动肝分割框架，以使用3D CNN深度元网络模型检测和分割肝脏腹部扫描。许多研究采用了精确分割肝区域，然后使用分割的肝区域作为肿瘤分割方法的输入，因为它降低了由于将腹部器官分割为肿瘤而导致的错误率。所提出的3D CNN DeepMedic模型具有两个输入途径，而不是一个途径，如原始3D CNN模型所示。在本文中，该网络提供了多个腹部CT版本，这有助于提高细分质量。提出的模型分别达到94.36％，94.57％，91.86％和93.14％的精度，灵敏度，特异性和骰子相似性得分。实验结果表明该方法的适用性。

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.

本文提出了第二版的头部和颈部肿瘤（Hecktor）挑战的概述，作为第24届医学图像计算和计算机辅助干预（Miccai）2021的卫星活动。挑战由三个任务组成与患有头颈癌（H＆N）的患者的PET / CT图像的自动分析有关，专注于oropharynx地区。任务1是FDG-PET / CT图像中H＆N主肿瘤肿瘤体积（GTVT）的自动分割。任务2是来自同一FDG-PET / CT的进展自由生存（PFS）的自动预测。最后，任务3与任务2的任务2与参与者提供的地面真理GTVT注释相同。这些数据从六个中心收集，总共325个图像，分为224个培训和101个测试用例。通过103个注册团队和448个结果提交的重要参与，突出了对挑战的兴趣。在第一任务中获得0.7591的骰子相似度系数（DSC），分别在任务2和3中的0.7196和0.6978的一致性指数（C-Index）。在所有任务中，发现这种方法的简单性是确保泛化性能的关键。 PFS预测性能在任务2和3中的比较表明，提供GTVT轮廓对于实现最佳结果，这表明可以使用完全自动方法。这可能避免了对GTVT轮廓的需求，用于可重复和大规模的辐射瘤研究的开头途径，包括千元潜在的受试者。

脑转移性疾病的治疗决策依赖于主要器官位点的知识，目前用活组织检查和组织学进行。在这里，我们开发了一种具有全脑MRI数据的准确非侵入性数字组织学的新型深度学习方法。我们的IRB批准的单网回顾性研究由患者（n = 1,399）组成，提及MRI治疗规划和伽马刀放射牢房超过19年。对比增强的T1加权和T2加权流体减毒的反转恢复脑MRI考试（n = 1,582）被预处理，并输入肿瘤细分，模态转移和主要部位分类的建议深度学习工作流程为五个课程之一（肺，乳腺，黑色素瘤，肾等）。十倍的交叉验证产生的总体AUC为0.947（95％CI：0.938,0.955），肺类AUC，0.899（95％CI：0.884,0.915），乳房类AUC为0.990（95％CI：0.983,0.997） ，黑色素瘤ACAC为0.882（95％CI：0.858,0.906），肾类AUC为0.870（95％CI：0.823,0.918），以及0.885的其他AUC（95％CI：0.843,0.949）。这些数据确定全脑成像特征是判别的，以便准确诊断恶性肿瘤的主要器官位点。我们的端到端深度射出方法具有巨大的分类来自全脑MRI图像的转移性肿瘤类型。进一步的细化可以提供一种无价的临床工具，以加快对精密治疗和改进的结果的原发性癌症现场鉴定。

肺癌是全球癌症死亡的主要原因，肺腺癌是最普遍的肺癌形式。 EGFR阳性肺腺癌已被证明对TKI治疗的反应率很高，这是肺癌分子测试的基本性质。尽管目前的指南考虑必要测试，但很大一部分患者并未常规化，导致数百万的人未接受最佳治疗肺癌。测序是EGFR突变分子测试的黄金标准，但是结果可能需要数周的时间才能回来，这在时间限制的情况下并不理想。能够快速，便宜地检测EGFR突变的替代筛查工具的开发，同时保存组织以进行测序可以帮助减少受比较治疗的患者的数量。我们提出了一种多模式方法，该方法将病理图像和临床变量整合在一起，以预测EGFR突变状态，迄今为止最大的临床队列中的AUC为84％。这样的计算模型可以以很少的额外成本进行大部分部署。它的临床应用可以减少中国接受亚最佳治疗的患者数量53.1％，在美国将高达96.6％的患者减少96.6％。

Age-related macular degeneration (AMD) is a degenerative disorder affecting the macula, a key area of the retina for visual acuity. Nowadays, it is the most frequent cause of blindness in developed countries. Although some promising treatments have been developed, their effectiveness is low in advanced stages. This emphasizes the importance of large-scale screening programs. Nevertheless, implementing such programs for AMD is usually unfeasible, since the population at risk is large and the diagnosis is challenging. All this motivates the development of automatic methods. In this sense, several works have achieved positive results for AMD diagnosis using convolutional neural networks (CNNs). However, none incorporates explainability mechanisms, which limits their use in clinical practice. In that regard, we propose an explainable deep learning approach for the diagnosis of AMD via the joint identification of its associated retinal lesions. In our proposal, a CNN is trained end-to-end for the joint task using image-level labels. The provided lesion information is of clinical interest, as it allows to assess the developmental stage of AMD. Additionally, the approach allows to explain the diagnosis from the identified lesions. This is possible thanks to the use of a CNN with a custom setting that links the lesions and the diagnosis. Furthermore, the proposed setting also allows to obtain coarse lesion segmentation maps in a weakly-supervised way, further improving the explainability. The training data for the approach can be obtained without much extra work by clinicians. The experiments conducted demonstrate that our approach can identify AMD and its associated lesions satisfactorily, while providing adequate coarse segmentation maps for most common lesions.

and the CAMELYON16 Consortium IMPORTANCE Application of deep learning algorithms to whole-slide pathology images can potentially improve diagnostic accuracy and efficiency.OBJECTIVE Assess the performance of automated deep learning algorithms at detecting metastases in hematoxylin and eosin-stained tissue sections of lymph nodes of women with breast cancer and compare it with pathologists' diagnoses in a diagnostic setting.DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS Researcher challenge competition (CAMELYON16) to develop automated solutions for detecting lymph node metastases (November 2015-November 2016). A training data set of whole-slide images from 2 centers in the Netherlands with (n = 110) and without (n = 160) nodal metastases verified by immunohistochemical staining were provided to challenge participants to build algorithms. Algorithm performance was evaluated in an independent test set of 129 whole-slide images (49 with and 80 without metastases). The same test set of corresponding glass slides was also evaluated by a panel of 11 pathologists with time constraint (WTC) from the Netherlands to ascertain likelihood of nodal metastases for each slide in a flexible 2-hour session, simulating routine pathology workflow, and by 1 pathologist without time constraint (WOTC).EXPOSURES Deep learning algorithms submitted as part of a challenge competition or pathologist interpretation. MAIN OUTCOMES AND MEASURESThe presence of specific metastatic foci and the absence vs presence of lymph node metastasis in a slide or image using receiver operating characteristic curve analysis. The 11 pathologists participating in the simulation exercise rated their diagnostic confidence as definitely normal, probably normal, equivocal, probably tumor, or definitely tumor. RESULTSThe area under the receiver operating characteristic curve (AUC) for the algorithms ranged from 0.556 to 0.994. The top-performing algorithm achieved a lesion-level, true-positive fraction comparable with that of the pathologist WOTC (72.4% [95% CI, 64.3%-80.4%]) at a mean of 0.0125 false-positives per normal whole-slide image. For the whole-slide image classification task, the best algorithm (AUC, 0.994 [95% CI, 0.983-0.999]) performed significantly better than the pathologists WTC in a diagnostic simulation (mean AUC, 0.810 [range, 0.738-0.884]; P < .001). The top 5 algorithms had a mean AUC that was comparable with the pathologist interpreting the slides in the absence of time constraints (mean AUC, 0.960 [range, 0.923-0.994] for the top 5 algorithms vs 0.966 [95% CI, 0.927-0.998] for the pathologist WOTC). CONCLUSIONS AND RELEVANCEIn the setting of a challenge competition, some deep learning algorithms achieved better diagnostic performance than a panel of 11 pathologists participating in a simulation exercise designed to mimic routine pathology workflow; algorithm performance was comparable with an expert pathologist interpreting whole-slide images without time constraints. Whether this appro

多模式性荧光脱氧葡萄糖（FDG）正电子发射断层扫描 /计算机断层扫描（PET / CT）已常规用于评估常见癌症，例如肺癌，淋巴瘤和黑色素瘤。这主要归因于以下事实：PET/CT结合了对PET肿瘤检测的高灵敏度和CT的解剖学信息。在PET/CT图像评估中，自动肿瘤分割是重要的一步，近年来，基于深度学习的方法已成为最新方法。不幸的是，现有的方法倾向于过度细分肿瘤区域，并包括正常摄取器官，炎症和其他感染等区域。在这项研究中，我们引入了一个假阳性还原网络以克服这一限制。我们首先引入了一个自制的预训练的全球分割模块，以使用自我监督的预训练的编码器粗糙地描绘候选肿瘤区域。然后，通过局部细化模块去除假阳性来完善候选肿瘤区域。我们对MICCAI 2022自动病变分割的实验在全身FDG-PET/CT（AUTOPET）挑战数据集中表明，我们的方法在初步测试数据中获得了0.9324的骰子得分，并在排行榜上排名第一。我们的方法在最终测试数据的前7位方法中也排名，最终排名将在2022 MICCAI AUTOPET研讨会期间宣布。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/yigepeng/autopet_false_posisity_reduction。

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.

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。