Lung segmentation in chest X-rays (CXRs) is an important prerequisite for improving the specificity of diagnoses of cardiopulmonary diseases in a clinical decision support system. Current deep learning (DL) models for lung segmentation are trained and evaluated on CXR datasets in which the radiographic projections are captured predominantly from the adult population. However, the shape of the lungs is reported to be significantly different for pediatrics across the developmental stages from infancy to adulthood. This might result in age-related data domain shifts that would adversely impact lung segmentation performance when the models trained on the adult population are deployed for pediatric lung segmentation. In this work, our goal is to analyze the generalizability of deep adult lung segmentation models to the pediatric population and improve performance through a systematic combinatorial approach consisting of CXR modality-specific weight initializations, stacked generalization, and an ensemble of the stacked generalization models. Novel evaluation metrics consisting of Mean Lung Contour Distance and Average Hash Score are proposed in addition to the Multi-scale Structural Similarity Index Measure, Intersection of Union, and Dice metrics to evaluate segmentation performance. We observed a significant improvement (p < 0.05) in cross-domain generalization through our combinatorial approach. This study could serve as a paradigm to analyze the cross-domain generalizability of deep segmentation models for other medical imaging modalities and applications.

使用深度学习方法（DL）方法的结核病（TB）自动分割（TB） - 一致的病变（CXR）可以帮助减少放射科医生的努力，补充临床决策，并有可能改善患者治疗。文献中的大多数作品使用粗边界框注释讨论培训自动分割模型。但是，边界框注释的粒度可能导致在像素级别上包含相当一部分假阳性和负面因素，从而可能对整体语义分割性能产生不利影响。这项研究（i）评估了使用TB一致性病变的细粒注释和（ii）U-NET模型变体的培训和构造的好处CXR。我们使用多种集合方法（例如位和位或位，位 - 最大值和堆叠）评估了分割性能。我们观察到，与单个组成模型和其他集合方法相比，堆叠合奏表现出优异的分割性能（骰子得分：0.5743，95％置信区间：（0.4055,0.7431））。据我们所知，这是第一个应用合奏学习来改善细粒度元素一致性病变细分性能的研究。

医学图像通常表现出多种异常。预测它们需要多级分类器，其培训和期望的可靠性性能可能受到因素的组合而影响，例如数据集大小，数据源，分布以及用于训练深度神经网络的损耗功能。目前，跨熵损失仍然是培训深层学习分类器的脱磁场损失功能。然而，这种损失函数断言所有课程的平等学习，导致大多数类的偏见。在这项工作中，我们基准测试适用于多级分类，重点分析模型性能的各种最先进的损失功能，并提出改善的损失功能。我们选择一个小儿胸部X射线（CXR）数据集，其包括没有异常（正常）的图像，以及表现出与细菌和病毒性肺炎一致的表现形式的图像。我们分别构建预测级别和模型级集合，以提高分类性能。我们的结果表明，与个别模型和最先进的文献相比，前3名和前5个模型级集合的预测的加权平均在术语中提供了显着优越的分类性能（P <0.05） MCC（0.9068,95％置信区间（0.8839,0.9297））指标。最后，我们进行了本地化研究，以解释模型行为，以便可视化和确认个人模型和集合学习有意义的特征和突出显示的疾病表现。

胸部X射线（CXR）是一种广泛执行的放射学检查，有助于检测胸腔中组织和器官的异常。检测像Covid-19这样的肺异常可能变得困难，因为它们被像肋和锁骨一样的骨结构的存在模糊，从而导致筛选/诊断误解。自动骨抑制方法有助于抑制这些骨结构并提高软组织可见性。在本研究中，我们建议建立卷积神经网络模型的集合，以抑制正面CXR中的骨骼，提高分类性能，并减少与Covid-19检测相关的解释误差。该合奏由（i）构造（i）测量由前3个执行骨抑制模型和相应子的每个前3个预测的骨抑制图像的子块之间的多尺度结构相似性指数（MS-SSIM）得分 - 其各自的地面真相软组织图像，（ii）执行在每个子块中计算的MS-SSIM分数的大多数投票，以识别具有最大MS-SSIM分数的子块并在构造中使用它最终的骨抑制图像。我们经验确定了提供卓越的骨抑制性能的子块大小。据观察，骨抑制模型集合在MS-SSIM和其他度量方面表现出各个模型。在非骨抑制和骨抑制的图像上再培训和评估特异性特异性分类模型，以将它们分类为显示正常肺部或其他Covid-19类似的表现形式。我们观察到骨抑制的模型训练显着优于非骨抑制图像训练的模型朝着检测Covid-19表现形式。

从医用试剂染色图像中分割牙齿斑块为诊断和确定随访治疗计划提供了宝贵的信息。但是，准确的牙菌斑分割是一项具有挑战性的任务，需要识别牙齿和牙齿斑块受到语义腔区域的影响（即，在牙齿和牙齿斑块之间的边界区域中存在困惑的边界）以及实例形状的复杂变化，这些变化均未完全解决。现有方法。因此，我们提出了一个语义分解网络（SDNET），该网络介绍了两个单任务分支，以分别解决牙齿和牙齿斑块的分割，并设计了其他约束，以学习每个分支的特定类别特征，从而促进语义分解并改善该类别的特征牙齿分割的性能。具体而言，SDNET以分裂方式学习了两个单独的分割分支和牙齿的牙齿，以解除它们之间的纠缠关系。指定类别的每个分支都倾向于产生准确的分割。为了帮助这两个分支更好地关注特定类别的特征，进一步提出了两个约束模块：1）通过最大化不同类别表示之间的距离来学习判别特征表示，以了解判别特征表示形式，以减少减少负面影响关于特征提取的语义腔区域； 2）结构约束模块（SCM）通过监督边界感知的几何约束提供完整的结构信息，以提供各种形状的牙菌斑。此外，我们构建了一个大规模的开源染色牙菌斑分割数据集（SDPSEG），该数据集为牙齿和牙齿提供高质量的注释。 SDPSEG数据集的实验结果显示SDNET达到了最新的性能。

小儿肌肉骨骼系统的临床诊断依赖于医学成像检查的分析。在医学图像处理管道中，使用深度学习算法的语义分割使人可以自动生成患者特定的三维解剖模型，这对于形态学评估至关重要。但是，小儿成像资源的稀缺性可能导致单个深层分割模型的准确性和泛化性能降低。在这项研究中，我们建议设计一个新型的多任务多任务多域学习框架，在该框架中，单个分割网络对由解剖学的不同部分产生的多个数据集进行了优化。与以前的方法不同，我们同时考虑多个强度域和分割任务来克服小儿数据的固有稀缺性，同时利用成像数据集之间的共享特征。为了进一步提高概括能力，我们从自然图像分类中采用了转移学习方案，以及旨在在共享表示中促进域特异性群集的多尺度对比正则化，以及多连接解剖学先验来执行解剖学上一致的预测。我们评估了使用脚踝，膝盖和肩关节的三个稀缺和小儿成像数据集进行骨分割的贡献。我们的结果表明，所提出的方法在骰子指标中的表现优于个人，转移和共享分割方案，并具有统计学上足够的利润。拟议的模型为智能使用成像资源和更好地管理小儿肌肉骨骼疾病提供了新的观点。

自动肿瘤或病变分割是用于计算机辅助诊断的医学图像分析的关键步骤。尽管基于卷积神经网络（CNN）的现有方法已经达到了最先进的表现，但医疗肿瘤分割中仍然存在许多挑战。这是因为，尽管人类视觉系统可以有效地检测到2D图像中的对称性，但常规CNN只能利用翻译不变性，忽略医学图像中存在的进一步固有的对称性，例如旋转和反射。为了解决这个问题，我们通过编码那些固有的对称性来学习更精确的表示形式，提出了一个新型的群体模棱两可的分割框架。首先，在每个方向上都设计了基于内核的模棱两可的操作，这使其能够有效地解决现有方法中学习对称性的差距。然后，为了保持全球分割网络，我们设计具有层面对称性约束的独特组层。最后，基于我们的新框架，对现实世界临床数据进行的广泛实验表明，一个群体含量的res-unet（名为GER-UNET）优于其基于CNN的常规对应物，并且在最新的分段方法中优于其最新的分段方法。肝肿瘤分割，COVID-19肺部感染分割和视网膜血管检测的任务。更重要的是，新建的GER-UNET还显示出在降低样品复杂性和过滤器的冗余，升级当前分割CNN和划定器官上的其他医学成像方式上的潜力。

With the rapid development of artificial intelligence (AI) in medical image processing, deep learning in color fundus photography (CFP) analysis is also evolving. Although there are some open-source, labeled datasets of CFPs in the ophthalmology community, large-scale datasets for screening only have labels of disease categories, and datasets with annotations of fundus structures are usually small in size. In addition, labeling standards are not uniform across datasets, and there is no clear information on the acquisition device. Here we release a multi-annotation, multi-quality, and multi-device color fundus image dataset for glaucoma analysis on an original challenge -- Retinal Fundus Glaucoma Challenge 2nd Edition (REFUGE2). The REFUGE2 dataset contains 2000 color fundus images with annotations of glaucoma classification, optic disc/cup segmentation, as well as fovea localization. Meanwhile, the REFUGE2 challenge sets three sub-tasks of automatic glaucoma diagnosis and fundus structure analysis and provides an online evaluation framework. Based on the characteristics of multi-device and multi-quality data, some methods with strong generalizations are provided in the challenge to make the predictions more robust. This shows that REFUGE2 brings attention to the characteristics of real-world multi-domain data, bridging the gap between scientific research and clinical application.

The devastation caused by the coronavirus pandemic makes it imperative to design automated techniques for a fast and accurate detection. We propose a novel non-invasive tool, using deep learning and imaging, for delineating COVID-19 infection in lungs. The Ensembling Attention-based Multi-scaled Convolution network (EAMC), employing Leave-One-Patient-Out (LOPO) training, exhibits high sensitivity and precision in outlining infected regions along with assessment of severity. The Attention module combines contextual with local information, at multiple scales, for accurate segmentation. Ensemble learning integrates heterogeneity of decision through different base classifiers. The superiority of EAMC, even with severe class imbalance, is established through comparison with existing state-of-the-art learning models over four publicly-available COVID-19 datasets. The results are suggestive of the relevance of deep learning in providing assistive intelligence to medical practitioners, when they are overburdened with patients as in pandemics. Its clinical significance lies in its unprecedented scope in providing low-cost decision-making for patients lacking specialized healthcare at remote locations.

在过去的几年中，用于计算机视觉的深度学习技术的快速发展极大地促进了医学图像细分的性能（Mediseg）。但是，最近的梅赛格出版物通常集中于主要贡献的演示（例如，网络体系结构，培训策略和损失功能），同时不知不觉地忽略了一些边缘实施细节（也称为“技巧”），导致了潜在的问题，导致了潜在的问题。不公平的实验结果比较。在本文中，我们为不同的模型实施阶段（即，预培训模型，数据预处理，数据增强，模型实施，模型推断和结果后处理）收集了一系列Mediseg技巧，并在实验中探索了有效性这些技巧在一致的基线模型上。与仅关注分割模型的优点和限制分析的纸驱动调查相比，我们的工作提供了大量的可靠实验，并且在技术上更可操作。通过对代表性2D和3D医疗图像数据集的广泛实验结果，我们明确阐明了这些技巧的效果。此外，根据调查的技巧，我们还开源了一个强大的梅德西格存储库，其每个组件都具有插件的优势。我们认为，这项里程碑的工作不仅完成了对最先进的Mediseg方法的全面和互补的调查，而且还提供了解决未来医学图像处理挑战的实用指南，包括但不限于小型数据集学习，课程不平衡学习，多模式学习和领域适应。该代码已在以下网址发布：https：//github.com/hust-linyi/mediseg

Segmentation of lung tissue in computed tomography (CT) images is a precursor to most pulmonary image analysis applications. Semantic segmentation methods using deep learning have exhibited top-tier performance in recent years. This paper presents a fully automatic method for identifying the lungs in three-dimensional (3D) pulmonary CT images, which we call it Lung-Net. We conjectured that a significant deeper network with inceptionV3 units can achieve a better feature representation of lung CT images without increasing the model complexity in terms of the number of trainable parameters. The method has three main advantages. First, a U-Net architecture with InceptionV3 blocks is developed to resolve the problem of performance degradation and parameter overload. Then, using information from consecutive slices, a new data structure is created to increase generalization potential, allowing more discriminating features to be extracted by making data representation as efficient as possible. Finally, the robustness of the proposed segmentation framework was quantitatively assessed using one public database to train and test the model (LUNA16) and two public databases (ISBI VESSEL12 challenge and CRPF dataset) only for testing the model; each database consists of 700, 23, and 40 CT images, respectively, that were acquired with a different scanner and protocol. Based on the experimental results, the proposed method achieved competitive results over the existing techniques with Dice coefficient of 99.7, 99.1, and 98.8 for LUNA16, VESSEL12, and CRPF datasets, respectively. For segmenting lung tissue in CT images, the proposed model is efficient in terms of time and parameters and outperforms other state-of-the-art methods. Additionally, this model is publicly accessible via a graphical user interface.

人类生理学中的各种结构遵循特异性形态，通常在非常细的尺度上表达复杂性。这种结构的例子是胸前气道，视网膜血管和肝血管。可以观察到可以观察到可以观察到可以观察到可以观察到空间排列的磁共振成像（MRI），计算机断层扫描（CT），光学相干断层扫描（OCT）等医学成像模式（MRI），计算机断层扫描（CT），可以观察到空间排列的大量2D和3D图像的集合。这些结构在医学成像中的分割非常重要，因为对结构的分析提供了对疾病诊断，治疗计划和预后的见解。放射科医生手动标记广泛的数据通常是耗时且容易出错的。结果，在过去的二十年中，自动化或半自动化的计算模型已成为医学成像的流行研究领域，迄今为止，许多计算模型已经开发出来。在这项调查中，我们旨在对当前公开可用的数据集，细分算法和评估指标进行全面审查。此外，讨论了当前的挑战和未来的研究方向。

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。

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。

难以通过二进制面具手动准确标记含糊不清的和复杂形状的目标。在医学图像分割中突出显示二元掩模下面的弱点，其中模糊是普遍的。在多个注释的情况下，通过二元面具对临床医生达成共识更具挑战性。此外，这些不确定的区域与病变结构有关，可能含有有利于诊断的解剖信息。然而，目前关于不确定性的研究主要关注模型培训和数据标签的不确定性。他们都没有调查病变本身的模糊性质的影响。通过图像消光，透过图像消光，将Alpha Matte作为软片介绍，代表医学场景中不确定的区域，并因此提出了一种新的不确定性量化方法来填补填补差距病变结构的不确定性研究。在这项工作中，我们在多任务框架中引入了一种新的架构，以在多任务框架中生成二进制掩模和alpha掩饰，这优于所有最先进的消光算法。建议的不确定性地图能够突出模糊地区和我们提出的新型多任务损失加权策略可以进一步提高性能并证明其具体的益处。为了充分评估我们提出的方法的有效性，我们首先用alpha哑布标记了三个医疗数据集，以解决医学场景中可用消光数据集的短缺，并证明alpha遮罩是一种比定性的二进制掩模更有效的标签方法和量化方面。

组织学图像中核和腺体的实例分割是用于癌症诊断，治疗计划和生存分析的计算病理学工作流程中的重要一步。随着现代硬件的出现，大规模质量公共数据集的最新可用性以及社区组织的宏伟挑战已经看到了自动化方法的激增，重点是特定领域的挑战，这对于技术进步和临床翻译至关重要。在这项调查中，深入分析了过去五年（2017-2022）中发表的原子核和腺体实例细分的126篇论文，进行了深入分析，讨论了当前方法的局限性和公开挑战。此外，提出了潜在的未来研究方向，并总结了最先进方法的贡献。此外，还提供了有关公开可用数据集的概括摘要以及关于说明每种挑战的最佳性能方法的巨大挑战的详细见解。此外，我们旨在使读者现有研究的现状和指针在未来的发展方向上开发可用于临床实践的方法，从而可以改善诊断，分级，预后和癌症的治疗计划。据我们所知，以前没有工作回顾了朝向这一方向的组织学图像中的实例细分。

医学图像分割的主要困难之一是这些图像的高可变性，这是由它们的起源（多中心），获取协议（多参数）以及人类解剖学的可变性引起的，以及人的严重程度疾病，年龄和性别的影响等。在这项工作中解决的问题是使用卷积神经网络的腰椎磁共振图像的自动语义分割。目的是为图像的每个像素分配类标签。课程由放射科学家定义，对应于不同的结构元素，如椎骨，椎间盘，神经，血管和其他组织。所提出的网络拓扑是U-Net架构的变体。几个互补块用于定义变体：三种类型的卷积块，空间注意模型，深度监督和多级特征提取器。本文档描述了拓扑，并分析了获得最准确的细分的神经网络设计的结果。其中一些建议的设计优于使用作为基线的标准U-Net，特别是当在与不同的策略组合的多个神经网络的输出中使用的集合时使用。

肺癌是最致命的癌症之一，部分诊断和治疗取决于肿瘤的准确描绘。目前是最常见的方法的人以人为本的分割，须遵守观察者间变异性，并且考虑到专家只能提供注释的事实，也是耗时的。最近展示了有前途的结果，自动和半自动肿瘤分割方法。然而，随着不同的研究人员使用各种数据集和性能指标验证了其算法，可靠地评估这些方法仍然是一个开放的挑战。通过2018年IEEE视频和图像处理（VIP）杯竞赛创建的计算机断层摄影扫描（LOTUS）基准测试的肺起源肿瘤分割的目标是提供唯一的数据集和预定义的指标，因此不同的研究人员可以开发和以统一的方式评估他们的方法。 2018年VIP杯始于42个国家的全球参与，以获得竞争数据。在注册阶段，有129名成员组成了来自10个国家的28个团队，其中9个团队将其达到最后阶段，6队成功完成了所有必要的任务。简而言之，竞争期间提出的所有算法都是基于深度学习模型与假阳性降低技术相结合。三种决赛选手开发的方法表明，有希望的肿瘤细分导致导致越来越大的努力应降低假阳性率。本次竞争稿件概述了VIP-Cup挑战，以及所提出的算法和结果。

气道分割对于检查，诊断和预后的肺部疾病至关重要，而其手动描述则不当。为了减轻这种耗时且潜在的主观手动程序，研究人员提出了从计算机断层扫描（CT）图像自动分割气道的方法。但是，一些小型气道分支（例如，支气管和终末支气管）显着加剧了通过机器学习模型的自动分割难度。特别是，气道分支中体素值和严重的数据失衡的方差使计算模块容易导致不连续和假阴性预测。注意机制表明了分割复杂结构的能力，而模糊逻辑可以减少特征表示的不确定性。因此，由模糊注意力层给出的深度注意力网络和模糊理论的整合应该是升级的解决方案。本文提出了一种有效的气道分割方法，包括一个新型的模糊注意力神经网络和全面的损失函数，以增强气道分割的空间连续性。深层模糊集由特征图中的一组体素和可学习的高斯成员功能制定。与现有的注意机制不同，所提出的特异性模糊注意力解决了不同渠道中异质特征的问题。此外，提出了一种新的评估指标来评估气道结构的连续性和完整性。该方法的效率已通过在包括精确的09和LIDC数据集在内的开放数据集上进行测试，以及我们的内部Covid-19和纤维化肺病数据集证明了这一建议的效率。

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。