Breast cancer is one of the most common cancer in women around the world. For diagnosis, pathologists evaluate biomarkers such as HER2 protein using immunohistochemistry over tissue extracted by a biopsy. Through microscopic inspection, this assessment estimates the intensity and integrity of the membrane cells' staining and scores the sample as 0, 1+, 2+, or 3+: a subjective decision that depends on the interpretation of the pathologist. This paper presents the preliminary data analysis of the annotations of three pathologists over the same set of samples obtained using 20x magnification and including $1,252$ non-overlapping biopsy patches. We evaluate the intra- and inter-expert variability achieving substantial and moderate agreement, respectively, according to Fleiss' Kappa coefficient, as a previous stage towards a generation of a HER2 breast cancer biopsy gold-standard using supervised learning from multiple pathologist annotations.

Nucleolar organizer regions (NORs) are parts of the DNA that are involved in RNA transcription. Due to the silver affinity of associated proteins, argyrophilic NORs (AgNORs) can be visualized using silver-based staining. The average number of AgNORs per nucleus has been shown to be a prognostic factor for predicting the outcome of many tumors. Since manual detection of AgNORs is laborious, automation is of high interest. We present a deep learning-based pipeline for automatically determining the AgNOR-score from histopathological sections. An additional annotation experiment was conducted with six pathologists to provide an independent performance evaluation of our approach. Across all raters and images, we found a mean squared error of 0.054 between the AgNOR- scores of the experts and those of the model, indicating that our approach offers performance comparable to humans.

尽管人工智能（AI）有望支持医疗保健提供者并提高医疗诊断的准确性，但数据集组成的缺乏透明度会使AI模型暴露于无意识和可避免的错误的可能性。特别是，皮肤病学条件的公共图像数据集很少包含有关肤色的信息。作为提高透明度的开始，AI研究人员已经从患者光敏性的度量到估算计算机视觉应用算法审核的肤色估算肤色（包括面部识别和皮肤病学诊断）的肤色估算肤色的度量来使用Fitzpatrick皮肤类型（FST）。为了了解图像上估计的FST注释的可变性，我们比较了来自教科书和在线皮肤病学试图的460张皮肤条件图像的多种FST注释方法。我们发现，三位经过董事会认证的皮肤科医生之间的评估者间可靠性与经过董事会认证的皮肤科医生和两种众包方法之间的评估者间可靠性相媲美。相比之下，我们发现转换为FST（ITA-FST）方法的单个类型学角度与专家注释相比，与专家的注释相关的注释相关的注释明显少于彼此相关。这些结果表明，基于ITA-FST的算法对于注释大规模图像数据集并不可靠，但是以人为本的，基于人群的协议可以可靠地将皮肤类型透明度添加到皮肤病学数据集中。此外，我们介绍了具有可调参数的动态共识协议的概念，包括专家审查，以提高人群的可见性并为未来的大型图像数据集的众包注释提供指导。

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％。

对从FFPE组织块制备的载玻片上切割的染色组织的光学显微镜检查是组织诊断的金标准。此外，任何病理学家的诊断能力和专业知识都取决于他们在常见和稀有变体形态上的直接经验。最近，深度学习方法已被用来成功显示此类任务的高度准确性。但是，获得专家级注释的图像是一项昂贵且耗时的任务，人为合成的组织学图像可能会非常有益。在这里，我们提出了一种方法，不仅可以生成组织学图像，从而重现普通疾病的诊断形态特征，而且还提供了产生新的和罕见形态的用户能力。我们的方法涉及开发一种生成的对抗网络模型，该模型综合了由类标签约束的病理图像。我们研究了该框架合成现实的前列腺和结肠组织图像的能力，并评估了这些图像在增强机器学习方法的诊断能力以及通过一组经验丰富的解剖病理学家的可用性方面的实用性。我们的框架生成的合成数据在训练深度学习模型中进行了类似于实际数据进行诊断。病理学家无法区分真实图像和合成图像，并显示出相似的前列腺癌分级的观察者间一致性。我们扩展了从结肠活检中显着复杂图像的方法，并表明也可以再现了此类组织中的复杂微环境。最后，我们介绍了用户通过简单的语义标签标记来生成深层组织学图像的能力。

骨肉瘤是最常见的原发性骨癌，其标准治疗包括术前化疗，然后切除。化学疗法反应用于预测患者的预后和进一步治疗。坏死在切除标本上的组织学幻灯片通常评估了坏死比定义为坏死肿瘤与总体肿瘤之比。已知坏死比> = 90％的患者的预后更好。多个载玻片对坏死比的手动微观综述是半定量性的，并且可能具有观察者间和观察者间的变异性。我们提出了一种基于目标和可再现的深度学习方法，以估计坏死比，并从扫描的苏木精和曙红全幻灯片图像预测结果。我们以3134个WSI的速度收集了103例骨肉瘤病例，以训练我们的深度学习模型，验证坏死比评估并评估结果预测。我们训练了深层多磁化网络，以分割多个组织亚型，包括生存的肿瘤和像素级中的坏死肿瘤，并计算来自多个WSI的病例级坏死比。我们显示了通过分割模型估算的坏死比，高度与由专家手动评估的病理报告中的坏死比高度相关，其中IV级的平均绝对差异（100％），III（> = 90％）和II（> = 50％和<50％和< 90％）坏死反应分别为4.4％，4.5％和17.8％。我们成功地对患者进行了分层，以预测P = 10^-6的总生存率，而P = 0.012的无进展生存率。我们没有可变性的可重现方法使我们能够调整截止阈值，特别是用于模型和数据集的截止阈值，为OS的80％，PFS为60％。我们的研究表明，深度学习可以支持病理学家作为一种客观的工具，可以分析组织学中骨肉瘤，以评估治疗反应并预测患者结果。

由于筛选乳房X线照片的假阴性评估，通常在晚期检测到与其他癌症更差的间隔和大型侵入性乳腺癌。错过的筛选时间检测通常由其周围乳腺组织模糊的肿瘤引起的，这是一种称为掩蔽的现象。为了研究和基准爆发癌症的乳房Xmmpare掩蔽，在这项工作中，我们引入CSAW-M，最大的公共乳房数据集，从10,000多个人收集并用潜在的掩蔽注释。与以前的方法对比测量乳房图像密度作为代理的方法，我们的数据集直接提供了五个专家屏蔽潜在评估的注释。我们还培训了CSAW-M的深入学习模型来估计掩蔽水平，并显示估计的掩蔽更加预测筛查患有间隔和大型侵入性癌症的参与者 - 而不是明确培训这些任务 - 而不是其乳房密度同行。

Background and Purpose: Colorectal cancer is a common fatal malignancy, the fourth most common cancer in men, and the third most common cancer in women worldwide. Timely detection of cancer in its early stages is essential for treating the disease. Currently, there is a lack of datasets for histopathological image segmentation of rectal cancer, which often hampers the assessment accuracy when computer technology is used to aid in diagnosis. Methods: This present study provided a new publicly available Enteroscope Biopsy Histopathological Hematoxylin and Eosin Image Dataset for Image Segmentation Tasks (EBHI-Seg). To demonstrate the validity and extensiveness of EBHI-Seg, the experimental results for EBHI-Seg are evaluated using classical machine learning methods and deep learning methods. Results: The experimental results showed that deep learning methods had a better image segmentation performance when utilizing EBHI-Seg. The maximum accuracy of the Dice evaluation metric for the classical machine learning method is 0.948, while the Dice evaluation metric for the deep learning method is 0.965. Conclusion: This publicly available dataset contained 5,170 images of six types of tumor differentiation stages and the corresponding ground truth images. The dataset can provide researchers with new segmentation algorithms for medical diagnosis of colorectal cancer, which can be used in the clinical setting to help doctors and patients.

乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤，每年负责超过50万人死亡。因此，早期和准确的诊断至关重要。人类专业知识是诊断和正确分类乳腺癌并定义适当的治疗，这取决于评价不同生物标志物如跨膜蛋白受体HER2的表达。该评估需要几个步骤，包括免疫组织化学或原位杂交等特殊技术，以评估HER2状态。通过降低诊断中的步骤和人类偏差的次数的目标，赫洛挑战是组织的，作为第16届欧洲数字病理大会的并行事件，旨在自动化仅基于苏木精和曙红染色的HER2地位的评估侵袭性乳腺癌的组织样本。评估HER2状态的方法是在全球21个团队中提出的，并通过一些提议的方法实现了潜在的观点，以推进最先进的。

由于形态的相似性，皮肤肿瘤的组织学切片分化为个体亚型可能具有挑战性。最近，基于深度学习的方法证明了它们在这方面支持病理学家的潜力。但是，这些监督算法中的许多都需要大量的注释数据才能进行稳健开发。我们提供了一个公开可用的数据集，该数据集是七个不同的犬皮肤肿瘤的350张全滑图像，其中有13种组织学类别的12,424个多边形注释，包括7种皮肤肿瘤亚型。在评估者间实验中，我们显示了提供的标签的高稠度，尤其是对于肿瘤注释。我们通过训练深层神经网络来进一步验证数据集，以完成组织分割和肿瘤亚型分类的任务。我们的肿瘤尤其是0.7047的类平均Jaccard系数为0.7047，尤其是0.9044。对于分类，我们达到了0.9857的幻灯片级准确性。由于犬皮肤肿瘤对人肿瘤具有各种组织学同源性，因此该数据集的附加值不限于兽医病理学，而是扩展到更一般的应用领域。

仅使用诸如图像类标签的全局注释，弱监督学习方法允许CNN分类器共同分类图像，并产生与预测类相关的感兴趣区域。然而，在像素水平的任何引导下，这种方法可以产生不准确的区域。已知该问题与组织学图像更具挑战，而不是与天然自然的图像，因为物体不太突出，结构具有更多变化，并且前景和背景区域具有更强的相似之处。因此，用于CNNS的视觉解释的计算机视觉文献中的方法可能无法直接适用。在这项工作中，我们提出了一种基于复合损耗功能的简单而有效的方法，可利用完全消极样本的信息。我们的新损失函数包含两个补充项：第一次利用CNN分类器收集的积极证据，而第二个利用来自CNN分类器的积极证据，而第二个互联网将利用来自训练数据集的完全消极样本。特别是，我们用解码器装备预先训练的分类器，该解码器允许精制感兴趣的区域。利用相同的分类器来收集像素电平的正面和负证据，以培训解码器。这使得能够利用自然地发生在数据中的完全消极样本，而没有任何额外的监督信号，并且仅使用图像类作为监督。与几种相关方法相比，在冒号癌的公共基准GLAS和使用三种不同的骨架的CONELYON16基于乳腺癌的CAMELYON16基准测试，我们展示了我们方法引入的大量改进。我们的结果表明了使用负数和积极证据的好处，即，从分类器获得的效益以及在数据集中自然可用的那个。我们对这两种术语进行了消融研究。我们的代码公开提供。

使用Kellgren-Lawence分级系统在放射线照片中评估放射性骨关节炎的严重程度评估放射科医生的表现，是放射学家的表现。根据Kellgren-Lawence分级系统，开发一种自动化的基于深度学习的算法，该算法使用膝盖X光片的后侧（PA）和侧面（LAT）视图来评估膝关节骨关节炎的严重程度。我们使用了来自多中心骨关节炎研究的2802名患者的9739例检查的数据集（大多数）。该数据集分为2040名患者的训练集，259例患者的验证和503例患者的测试组。一种新型的基于深度学习的方法用于评估膝关节OA分为两个步骤：（1）图像中膝关节的定位，（2）根据KL分级系统进行分类。我们的方法同时使用PA和LAT视图作为模型的输入。将算法生成的分数与整个测试集的最多数据集中提供的等级以及我们机构中5位放射科医生提供的成绩进行了比较。与大多数数据集中提供的评分相比，该模型在整个测试集上获得了71.90％的多级准确性。该组的二次加权KAPPA系数为0.9066。我们机构的所有放射科医生对研究的平均二次加权Kappa为0.748。我们机构的算法和放射科医生之间的平均二次加权Kappa为0.769。所提出的模型表明，KL分类与MSK放射科医生的等效性，但显然可重复性。我们的模型还与我们机构的放射科医生同意与放射科医生相同的程度。该算法可用于提供膝关节炎严重程度的可重复评估。

视网膜脉管系统的研究是筛查和诊断许多疾病的基本阶段。完整的视网膜血管分析需要将视网膜的血管分为动脉和静脉（A/V）。早期自动方法在两个顺序阶段接近这些分割和分类任务。但是，目前，这些任务是作为联合语义分割任务处理的，因为分类结果在很大程度上取决于血管分割的有效性。在这方面，我们提出了一种新的方法，用于从眼睛眼睛图像中对视网膜A/V进行分割和分类。特别是，我们提出了一种新颖的方法，该方法与以前的方法不同，并且由于新的损失，将联合任务分解为针对动脉，静脉和整个血管树的三个分割问题。这种配置允许直观地处理容器交叉口，并直接提供不同靶血管树的精确分割罩。提供的关于公共视网膜图血管树提取（RITE）数据集的消融研究表明，所提出的方法提供了令人满意的性能，尤其是在不同结构的分割中。此外，与最新技术的比较表明，我们的方法在A/V分类中获得了高度竞争的结果，同时显着改善了血管分割。提出的多段方法允许检测更多的血管，并更好地分割不同的结构，同时实现竞争性分类性能。同样，用这些术语来说，我们的方法优于各种参考作品的方法。此外，与以前的方法相比，该方法允许直接检测到容器交叉口，并在这些复杂位置保留A/V的连续性。

膝关节X射线上的膝盖骨关节炎（KOA）的评估是使用总膝关节置换术的中心标准。但是，该评估遭受了不精确的标准，并且读取器间的可变性非常高。对KOA严重性的算法，自动评估可以通过提高其使用的适当性来改善膝盖替代程序的总体结果。我们提出了一种基于深度学习的新型五步算法，以自动从X光片后验（PA）视图对KOA进行评级：（1）图像预处理（2）使用Yolo V3-tiny模型，图像在图像中定位膝关节， （3）使用基于卷积神经网络的分类器对骨关节炎的严重程度进行初步评估，（4）关节分割和关节空间狭窄（JSN）的计算（JSN）和（5），JSN和最初的结合评估确定最终的凯尔格伦法律（KL）得分。此外，通过显示用于进行评估的分割面具，我们的算法与典型的“黑匣子”深度学习分类器相比表现出更高的透明度。我们使用我们机构的两个公共数据集和一个数据集进行了全面的评估，并表明我们的算法达到了最先进的性能。此外，我们还从机构中的多个放射科医生那里收集了评分，并表明我们的算法在放射科医生级别进行。该软件已在https://github.com/maciejmazurowowski/osteoarthitis-classification上公开提供。

在病理样本的全坡度图像（WSI）中注释癌区域在临床诊断，生物医学研究和机器学习算法开发中起着至关重要的作用。但是，产生详尽而准确的注释是劳动密集型，具有挑战性和昂贵的。仅绘制粗略和近似注释是一项容易得多的任务，成本较小，并且可以减轻病理学家的工作量。在本文中，我们研究了在数字病理学中完善这些近似注释以获得更准确的问题的问题。以前的一些作品探索了从这些不准确的注释中获得机器学习模型，但是很少有人解决改进问题，在这些问题中，应该明确识别和纠正错误标签的区域，并且所有这些都需要大量的培训样本（通常很大） 。我们提出了一种名为标签清洁多个实例学习（LC-MIL）标签的方法，可在不需要外部培训数据的情况下对单个WSI进行粗略注释。从WSI裁剪的带有不准确标签的贴片在多个实例学习框架内共同处理，从而减轻了它们对预测模型的影响并完善分割。我们对具有乳腺癌淋巴结转移，肝癌和结直肠癌样品的异质WSI进行的实验表明，LC-MIL显着完善了粗糙的注释，即使从单个幻灯片中学习，LC-MIL也优于最先进的替代方案。此外，我们证明了拟议方法如何有效地完善和改进病理学家绘制的真实注释。所有这些结果表明，LC-MIL是一种有前途的，轻巧的工具，可提供从粗糙注释的病理组中提供细粒的注释。

计算病理（CPATH）是一种具有关于组织病理研究的新兴领域，通过计算和分析组织载玻片的数字化高分辨率图像的处理算法。CPATH最近的深度学习的发展已经成功地利用了组织学图像中的原始像素数据的纯粹体积，以预测诊断域，预测，治疗敏感性和患者分层中的目标参数 - 覆盖新数据驱动的AI时代的承诺既组织病理学和肿瘤。使用作为燃料和作为发动机的燃料和AI的数据，CPATH算法准备好用于起飞和最终发射到临床和药物轨道中。在本文中，我们讨论了CPATH限制和相关挑战，使读者能够区分HIPE的希望，并为未来的研究提供指示，以克服这个崭露头角领域的一些主要挑战，以使其发射到两个轨道上。

数据分析方法的组合，提高计算能力和改进的传感器可以实现定量颗粒状，基于细胞的分析。我们描述了与组织解释和调查AI方法有关的丰富应用挑战集，目前用于应对这些挑战。我们专注于一类针对性的人体组织分析 - 组织病理学 - 旨在定量表征疾病状态，患者结果预测和治疗转向。

针对组织病理学图像数据的临床决策支持主要侧重于强烈监督的注释，这提供了直观的解释性，但受专业表现的束缚。在这里，我们提出了一种可解释的癌症复发预测网络（Ecarenet），并表明没有强注释的端到端学习提供最先进的性能，而可以通过注意机制包括可解释性。在前列腺癌生存预测的用例上，使用14,479个图像和仅复发时间作为注释，我们在验证集中达到0.78的累积动态AUC，与专家病理学家（以及在单独测试中的AUC为0.77放）。我们的模型是良好的校准，输出生存曲线以及每位患者的风险分数和群体。利用多实例学习层的注意重量，我们表明恶性斑块对预测的影响较高，从而提供了对预测的直观解释。我们的代码可在www.github.com/imsb-uke/ecarenet上获得。

Mitotic activity is key for the assessment of malignancy in many tumors. Moreover, it has been demonstrated that the proportion of abnormal mitosis to normal mitosis is of prognostic significance. Atypical mitotic figures (MF) can be identified morphologically as having segregation abnormalities of the chromatids. In this work, we perform, for the first time, automatic subtyping of mitotic figures into normal and atypical categories according to characteristic morphological appearances of the different phases of mitosis. Using the publicly available MIDOG21 and TUPAC16 breast cancer mitosis datasets, two experts blindly subtyped mitotic figures into five morphological categories. Further, we set up a state-of-the-art object detection pipeline extending the anchor-free FCOS approach with a gated hierarchical subclassification branch. Our labeling experiment indicated that subtyping of mitotic figures is a challenging task and prone to inter-rater disagreement, which we found in 24.89% of MF. Using the more diverse MIDOG21 dataset for training and TUPAC16 for testing, we reached a mean overall average precision score of 0.552, a ROC AUC score of 0.833 for atypical/normal MF and a mean class-averaged ROC-AUC score of 0.977 for discriminating the different phases of cells undergoing mitosis.

每年医生对患者的基于形象的诊断需求越来越大，是最近的人工智能方法可以解决的问题。在这种情况下，我们在医学图像的自动报告领域进行了调查，重点是使用深神经网络的方法，了解：（1）数据集，（2）架构设计，（3）解释性和（4）评估指标。我们的调查确定了有趣的发展，也是留下挑战。其中，目前对生成的报告的评估尤为薄弱，因为它主要依赖于传统的自然语言处理（NLP）指标，这不准确地捕获医疗正确性。