近年来，大肠癌已成为危害人类健康最重要的疾病之一。深度学习方法对于结直肠组织病理学图像的分类越来越重要。但是，现有方法更多地集中在使用计算机而不是人类计算机交互的端到端自动分类。在本文中，我们提出了一个IL-MCAM框架。它基于注意机制和互动学习。提出的IL-MCAM框架包括两个阶段：自动学习（AL）和交互性学习（IL）。在AL阶段，使用包含三种不同注意机制通道和卷积神经网络的多通道注意机制模型用于提取多通道特征进行分类。在IL阶段，提出的IL-MCAM框架不断地将错误分类的图像添加到交互式方法中，从而提高了MCAM模型的分类能力。我们对数据集进行了比较实验，并在HE-NCT-CRC-100K数据集上进行了扩展实验，以验证拟议的IL-MCAM框架的性能，分别达到98.98％和99.77％的分类精度。此外，我们进行了消融实验和互换性实验，以验证三个通道的能力和互换性。实验结果表明，所提出的IL-MCAM框架在结直肠组织病理学图像分类任务中具有出色的性能。
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现有的胃癌诊断深层学习方法，常用卷积神经网络。最近，视觉变压器由于其性能和效率而引起了极大的关注，但其应用主要在计算机视野领域。本文提出了一种用于Gashis变压器的多尺度视觉变压器模型，用于胃组织病理学图像分类（GHIC），其使微观胃图像自动分类为异常和正常情况。 GASHIS-COMPURANCER模型由两个关键模块组成：全球信息模块和局部信息模块有效提取组织病理特征。在我们的实验中，具有280个异常和正常图像的公共血毒素和曙红（H＆E）染色的胃组织病理学数据集分为训练，验证和测试组，比率为1：1：2胃组织病理学数据集测试组精度，召回，F1分数和准确性分别为98.0％，100.0％，96.0％和98.0％。此外，进行了关键的研究以评估Gashis变压器的稳健性，其中添加了10个不同的噪声，包括四种对抗性攻击和六种传统图像噪声。此外，执行临床上有意义的研究以测试Gashis变压器的胃肠癌鉴定性能，具有620个异常图像，精度达到96.8％。最后，进行比较研究以测试在淋巴瘤图像数据集和乳腺癌数据集上的H＆E和免疫组织化学染色图像的概括性，产生可比的F1分数（85.6％和82.8％）和精度（83.9％和89.4％） ， 分别。总之，Gashistransformer演示了高分类性能，并在GHIC任务中显示出其显着潜力。
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宫颈癌是女性中一种非常常见和致命的癌症类型。细胞病理学图像通常用于筛选这种癌症。鉴于在手动筛查期间可能发生许多错误，已经开发了一种基于深度学习的计算机辅助诊断系统。深度学习方法需要输入图像的固定维度，但临床医学图像的尺寸不一致。图像的纵横比在直接调整它们的同时受到影响。临床上，细胞病理学图像内的细胞的纵横比为医生诊断癌症提供重要信息。因此，很难直接调整大小。然而，许多现有研究直接调整了图像的大小，并获得了高度稳健的分类结果。为了确定合理的解释，我们进行了一系列比较实验。首先，预处理SipakMed数据集的原始数据以获得标准和缩放数据集。然后，将数据集调整为224 x 224像素。最后，22种深度学习模型用于分类标准和缩放数据集。该研究的结果表明，深度学习模型对宫颈细胞病理学图像中细胞的纵横比变化是鲁棒的。此结论也通过Herlev DataSet验证。
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胰腺癌是世界上最严重恶性的癌症之一，这种癌症迅速迅速，具有很高的死亡率。快速的现场评估（玫瑰）技术通过立即分析与现场病理学家的快速染色的细胞影析学形象来创新工作流程，这使得在这种紧压的过程中能够更快的诊断。然而，由于缺乏经验丰富的病理学家，玫瑰诊断的更广泛的扩张已经受到阻碍。为了克服这个问题，我们提出了一个混合高性能深度学习模型，以实现自动化工作流程，从而释放占据病理学家的宝贵时间。通过使用我们特定的多级混合设计将变压器块引入该字段，由卷积神经网络（CNN）产生的空间特征显着增强了变压器全球建模。转向多级空间特征作为全球关注指导，这种设计将鲁棒性与CNN的感应偏差与变压器的复杂全球建模功能相结合。收集4240朵Rose图像的数据集以评估此未开发领域的方法。所提出的多级混合变压器（MSHT）在分类精度下实现95.68％，其鲜明地高于最先进的模型。面对对可解释性的需求，MSHT以更准确的关注区域表达其对应物。结果表明，MSHT可以以前所未有的图像规模精确地区分癌症样本，奠定了部署自动决策系统的基础，并在临床实践中扩大玫瑰。代码和记录可在：https://github.com/sagizty/multi-stage-ybrid-transformer。
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大多数杂草物种都会通过竞争高价值作物所需的营养而产生对农业生产力的不利影响。手动除草对于大型种植区不实用。已经开展了许多研究，为农业作物制定了自动杂草管理系统。在这个过程中，其中一个主要任务是识别图像中的杂草。但是，杂草的认可是一个具有挑战性的任务。它是因为杂草和作物植物的颜色，纹理和形状类似，可以通过成像条件，当记录图像时的成像条件，地理或天气条件进一步加剧。先进的机器学习技术可用于从图像中识别杂草。在本文中，我们调查了五个最先进的深神经网络，即VGG16，Reset-50，Inception-V3，Inception-Resnet-V2和MobileNetv2，并评估其杂草识别的性能。我们使用了多种实验设置和多个数据集合组合。特别是，我们通过组合几个较小的数据集，通过数据增强构成了一个大型DataSet，缓解了类别不平衡，并在基于深度神经网络的基准测试中使用此数据集。我们通过保留预先训练的权重来调查使用转移学习技术来利用作物和杂草数据集的图像提取特征和微调它们。我们发现VGG16比小规模数据集更好地执行，而ResET-50比其他大型数据集上的其他深网络更好地执行。
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计算机辅助诊断数字病理学正在变得普遍存在，因为它可以提供更有效和客观的医疗保健诊断。最近的进展表明，卷积神经网络（CNN）架构是一种完善的深度学习范式，可用于设计一种用于乳腺癌检测的计算机辅助诊断（CAD）系统。然而，探索了污染变异性因污染变异性和染色常规化的影响，尚未得到很好的挑战。此外，对于高吞吐量筛选可能是重要的网络模型的性能分析，这也不适用于高吞吐量筛查，也不熟悉。要解决这一挑战，我们考虑了一些当代CNN模型，用于涉及（1）的乳房组织病理学图像的二进制分类。使用基于自适应颜色解卷积（ACD）的颜色归一化算法来处理污染归一化图像的数据以处理染色变量; （2）应用基于转移学习的一些可动性更高效的CNN模型的培训，即视觉几何组网络（VGG16），MobileNet和效率网络。我们在公开的Brankhis数据集上验证了培训的CNN网络，适用于200倍和400x放大的组织病理学图像。实验分析表明，大多数情况下预染额网络在数据增强乳房组织病理学图像中产生更好的质量，而不是污染归一化的情况。此外，我们使用污染标准化图像评估了流行轻量级网络的性能和效率，并发现在测试精度和F1分数方面，高效网络优于VGG16和MOBILENET。我们观察到在测试时间方面的效率比其他网络更好; vgg net，mobilenet，在分类准确性下没有太大降低。
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有效的早期检测马铃薯晚枯萎病（PLB）是马铃薯栽培的必要方面。然而，由于缺乏在冠层水平上缺乏视觉线索，在具有传统成像方法的领域的早期阶段来检测晚期枯萎是一项挑战。高光谱成像可以，捕获来自宽范围波长的光谱信号也在视觉波长之外。在这种情况下，通过将2D卷积神经网络（2D-CNN）和3D-CNN与深度合作的网络（PLB-2D-3D-A）组合来提出高光谱图像的深度学习分类架构。首先，2D-CNN和3D-CNN用于提取丰富的光谱空间特征，然后使用注意力块和SE-RESET用于强调特征图中的突出特征，并提高模型的泛化能力。数据集采用15,360张图像（64x64x204）构建，从在实验领域捕获的240个原始图像裁剪，具有超过20种马铃薯基因型。 2000年图像的测试数据集中的精度在全带中达到0.739，特定带中的0.790（492nm，519nm，560nm，592nm，717nm和765nm）。本研究表明，具有深入学习和近端高光谱成像的早期检测PLB的令人鼓舞的结果。
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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。
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背景和目的：胃癌已经成为全球第五次常见的癌症，早期检测胃癌对于拯救生命至关重要。胃癌的组织病理学检查是诊断胃癌的金标准。然而，计算机辅助诊断技术是挑战，以评估由于公开胃组织病理学图像数据集的稀缺而评估。方法：在本文中，公布了一种贵族公共胃组织病理学子尺寸图像数据库（GashissdB）以识别分类器的性能。具体地，包括两种类型的数据：正常和异常，总共245,196个组织案例图像。为了证明图像分类领域的不同时期的方法在GashissdB上具有差异，我们选择各种分类器进行评估。选择七种古典机器学习分类器，三个卷积神经网络分类器和新颖的基于变压器的分类器进行测试，用于测试图像分类任务。结果：本研究采用传统机器学习和深入学习方法进行了广泛的实验，以证明不同时期的方法对GashissdB具有差异。传统的机器学习实现了86.08％的最佳精度率，最低仅为41.12％。深度学习的最佳准确性达到96.47％，最低为86.21％。分类器的精度率显着变化。结论：据我们所知，它是第一个公开的胃癌组织病理学数据集，包含大量的弱监督学习的图像。我们认为Gashissdb可以吸引研究人员来探索胃癌自动诊断的新算法，这可以帮助医生和临床环境中的患者。
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在卷积神经网络（CNN）的动力下，医学图像分类迅速发展。由于卷积内核的接受场的固定尺寸，很难捕获医学图像的全局特征。尽管基于自发的变压器可以对远程依赖性进行建模，但它具有很高的计算复杂性，并且缺乏局部电感偏见。许多研究表明，全球和本地特征对于图像分类至关重要。但是，医学图像具有许多嘈杂，分散的特征，类内的变化和类间的相似性。本文提出了三个分支分层的多尺度特征融合网络结构，称为医学图像分类为新方法。它可以融合多尺度层次结构的变压器和CNN的优势，而不会破坏各自的建模，从而提高各种医学图像的分类精度。局部和全局特征块的平行层次结构旨在有效地提取各种语义尺度的本地特征和全局表示，并灵活地在不同的尺度上建模，并与图像大小相关的线性计算复杂性。此外，自适应分层特征融合块（HFF块）旨在全面利用在不同层次级别获得的功能。 HFF块包含空间注意力，通道注意力，残留的倒置MLP和快捷方式，以在每个分支的各个规模特征之间适应融合语义信息。我们在ISIC2018数据集上提出的模型的准确性比基线高7.6％，COVID-19数据集的准确性为21.5％，Kvasir数据集的准确性为10.4％。与其他高级模型相比，HIFUSE模型表现最好。我们的代码是开源的，可从https://github.com/huoxiangzuo/hifuse获得。
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大芬基的物种鉴定，即蘑菇，一直是一项具有挑战性的任务。仍然有大量有毒的蘑菇，这对人们的生命构成了风险。但是，传统的识别方法需要大量在手动识别的分类学领域具有知识的专家，而且不仅效率低下，而且消耗了大量的人力和资本成本。在本文中，我们提出了一个基于注意力机构的新模型，Mushroomnet，该模型将轻型网络MobilenetV3应用于骨干模型，并结合了我们提出的注意力结构，并在蘑菇识别任务中实现了出色的性能。在公共数据集上，Mushroomnet模型的测试准确性已达到83.9％，在本地数据集上，测试精度已达到77.4％。提出的注意机制很好地将注意力集中在蘑菇图像的身体上，以进行混合通道注意力，并通过GRAD-CAM可视化的注意热图。此外，在这项研究中，将遗传距离添加到蘑菇图像识别任务中，将遗传距离用作表示空间，并且数据集中每对蘑菇物种之间的遗传距离被用作遗传距离表示的嵌入空间，以预测图像距离和物种。确认。我们发现，使用MES激活函数可以很好地预测蘑菇的遗传距离，但精度低于软疗法。拟议的蘑菇网已被证明，它显示出自动和在线蘑菇图像的巨大潜力，拟议的自动程序将有助于并参考传统的蘑菇分类。
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由于肿胀和病态增大，人体组织中组织的异常发育被称为肿瘤。它们主要被归类为良性和恶性。大脑中的肿瘤可能是致命的，因为它可能是癌性的，因此可以以附近的健康细胞为食并不断增加大小。这可能会影响大脑中软组织，神经细胞和小血管。因此，有必要以最高的精度在早期阶段检测和分类。脑肿瘤的大小和位置不同，这使得很难理解其性质。由于附近的健康细胞与肿瘤之间的相似性，即使使用先进的MRI（磁共振成像）技术，脑肿瘤的检测和分类过程也可能是一项繁重的任务。在本文中，我们使用Keras和Tensorflow来实施最先进的卷积神经网络（CNN）架构，例如EdgitionNetB0，Resnet50，Xpection，MobilenetV2和VGG16，使用转移学习来检测和分类三种类型的大脑肿瘤，即神经胶质瘤，脑膜瘤和垂体。我们使用的数据集由3264个2-D磁共振图像和4个类组成。由于数据集的尺寸较小，因此使用各种数据增强技术来增加数据集的大小。我们提出的方法不仅包括数据增强，而且还包括各种图像降级技术，头骨剥离，裁剪和偏置校正。在我们提出的工作效率NETB0体系结构中，最佳准确性为97.61％。本文的目的是区分正常和异常像素，并以更好的准确性对它们进行分类。
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乳腺癌是全球女性中最常见的癌症。乳腺癌的早期诊断可以显着提高治疗效率。由于其可靠性，准确性和负担能力，计算机辅助诊断（CAD）系统被广泛采用。乳腺癌诊断有不同的成像技术。本文使用的最准确的是组织病理学。深度传输学习被用作提议的CAD系统功能提取器的主要思想。尽管在这项研究中已经测试了16个不同的预训练网络，但我们的主要重点是分类阶段。在所有测试的CNN中，具有剩余网络既有剩余网络既有剩余和启动网络的启发能力，均显示出最佳的特征提取能力。在分类阶段，Catboost，XGBOOST和LIGHTGBM的合奏提供了最佳的平均精度。 Breakhis数据集用于评估所提出的方法。 Breakhis在四个放大因素中包含7909个组织病理学图像（2,480个良性和5,429个恶性）。提出的方法的准确性（IRV2-CXL）使用70％的Breakhis数据集作为40倍，100X，200X和400X放大倍率的训练数据分别为96.82％，95.84％，97.01％和96.15％。大多数关于自动乳腺癌检测的研究都集中在特征提取上，这使我们参加了分类阶段。 IRV2-CXL由于使用软投票集合方法而显示出更好或可比较的结果，该合奏方法可以将Catboost，XGBoost和LightGBM的优势结合在一起。
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植物疾病是全球作物损失的主要原因，对世界经济产生了影响。为了解决这些问题，智能农业解决方案正在发展，将物联网和机器学习结合起来，以进行早期疾病检测和控制。许多这样的系统使用基于视觉的机器学习方法进行实时疾病检测和诊断。随着深度学习技术的发展，已经出现了新方法，这些方法采用卷积神经网络进行植物性疾病检测和鉴定。基于视觉的深度学习的另一个趋势是使用视觉变压器，事实证明，这些变压器是分类和其他问题的强大模型。但是，很少研究视力变压器以进行植物病理应用。在这项研究中，为植物性疾病鉴定提出了一个启用视觉变压器的卷积神经网络模型。提出的模型将传统卷积神经网络的能力与视觉变压器有效地识别出多种农作物的大量植物疾病。拟议的模型具有轻巧的结构，只有80万个可训练的参数，这使其适合基于物联网的智能农业服务。 PlantXvit的性能在五个公开可用的数据集上进行了评估。拟议的PlantXvit网络在所有五个数据集上的性能要比五种最先进的方法更好。即使在挑战性的背景条件下，识别植物性疾病的平均准确性分别超过了苹果，玉米和稻米数据集的93.55％，92.59％和98.33％。使用梯度加权的类激活图和局部可解释的模型不可思议的解释来评估所提出模型的解释性效率。
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乳腺癌是女性可能发生的最严重的癌症之一。通过分析组织学图像（HIS）来自动诊断乳腺癌对患者及其预后很重要。他的分类为临床医生提供了对疾病的准确了解，并使他们可以更有效地治疗患者。深度学习（DL）方法已成功地用于各种领域，尤其是医学成像，因为它们有能力自动提取功能。这项研究旨在使用他的乳腺癌对不同类型的乳腺癌进行分类。在这项研究中，我们提出了一个增强的胶囊网络，该网络使用RES2NET块和四个额外的卷积层提取多尺度特征。此外，由于使用了小的卷积内核和RES2NET块，因此所提出的方法具有较少的参数。结果，新方法的表现优于旧方法，因为它会自动学习最佳功能。测试结果表明该模型的表现优于先前的DL方法。
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在该研究中，提出了一种具有贝叶斯优化（ADSNN-BO）的关注深度可分离的神经网络，以检测和分类稻米图像的水稻疾病。水稻疾病经常导致20至40％的公司生产损失的产量，与全球经济有关。快速疾病鉴定对于计划及时计划治疗并减少CORP损失至关重要。水稻疾病诊断仍然主要是手动进行的。为实现AI辅助快速准确的疾病检测，我们提出了基于MobileNet结构的Adsnn-Bo模型和增强注意机制。此外，贝叶斯优化方法应用于调整模型的超级参数。交叉验证的分类实验是基于公共米病数据集进行的，总共有四个类别。实验结果表明，我们的移动兼容ADSNN-BO模型实现了94.65 \％的测试精度，这占据了所有最先进的模型。为了检查我们所提出的模型的可解释性，还进行了包括激活图和过滤器可视化方法的特征分析。结果表明，我们提出的基于关注机制可以更有效地引导Adsnn-Bo模型学习信息性功能。本研究的结果将促进农业领域快速植物疾病诊断和控制的人工智能。
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乳腺癌是全球女性死亡的主要原因之一。如果在高级阶段检测到很难治疗，但是，早期发现可以显着增加生存机会，并改善数百万妇女的生活。鉴于乳腺癌的普遍流行，研究界提出早期检测，分类和诊断的框架至关重要。与医生协调的人工智能研究社区正在开发此类框架以自动化检测任务。随着研究活动的激增，加上大型数据集的可用性和增强的计算能力，预计AI框架结果将有助于更多的临床医生做出正确的预测。在本文中，提出了使用乳房X线照片对乳腺癌进行分类的新框架。所提出的框架结合了从新颖的卷积神经网络（CNN）功能中提取的强大特征，以及手工制作的功能，包括猪（定向梯度的直方图）和LBP（本地二进制图案）。在CBIS-DDSM数据集上获得的结果超过了技术状态。
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间质性肺部疾病是一大批以不同程度的肺泡炎和肺纤维化为特征的异质性疾病。准确地诊断这些疾病对于制定治疗计划具有显着的指导价值。尽管以前的工作在分类间隙肺部疾病方面取得了令人印象深刻的结果，但仍有提高这些技术准确性的空间，主要是为了增强自动决策。为了提高分类精度，我们的研究提出了一个基于卷积神经网络的框架，并提供了其他信息。首先，通过在Hounsfield单元中重新缩放原始图像，并添加了ILD图像。其次，修改的CNN模型用于为每个组织产生分类概率的载体。第三，输入图像的位置信息，包括在某些位置在CT扫描中不同疾病的发生频率组成，用于计算位置权重向量。最后，使用两个向量之间的Hadamard产品用于为预测产生决策向量。与最先进的方法相比，使用公开可用的ILD数据库的结果显示了使用不同的其他信息预测这些数据的潜力。
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背景：宫颈癌严重影响了女性生殖系统的健康。光学相干断层扫描（OCT）作为宫颈疾病检测的非侵入性，高分辨率成像技术。然而，OCT图像注释是知识密集型和耗时的，这阻碍了基于深度学习的分类模型的培训过程。目的：本研究旨在基于自我监督学习，开发一种计算机辅助诊断（CADX）方法来对体内宫颈OCT图像进行分类。方法：除了由卷积神经网络（CNN）提取的高电平语义特征外，建议的CADX方法利用了通过对比纹理学习来利用未标记的宫颈OCT图像的纹理特征。我们在中国733名患者的多中心临床研究中对OCT图像数据集进行了十倍的交叉验证。结果：在用于检测高风险疾病的二元分类任务中，包括高级鳞状上皮病变和宫颈癌，我们的方法实现了0.9798加号或减去0.0157的面积曲线值，灵敏度为91.17加或对于OCT图像贴片，减去4.99％，特异性为93.96加仑或减去4.72％;此外，它在测试集上的四位医学专家中表现出两种。此外，我们的方法在使用交叉形阈值投票策略的118名中国患者中达到了91.53％的敏感性和97.37％的特异性。结论：所提出的基于对比 - 学习的CADX方法表现优于端到端的CNN模型，并基于纹理特征提供更好的可解释性，其在“见和治疗”的临床协议中具有很大的潜力。
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通过卫星摄像机获取关于地球表面的大面积的信息使我们能够看到远远超过我们在地面上看到的更多。这有助于我们在检测和监测土地使用模式，大气条件，森林覆盖和许多非上市方面的地区的物理特征。所获得的图像不仅跟踪连续的自然现象，而且对解决严重森林砍伐的全球挑战也至关重要。其中亚马逊盆地每年占最大份额。适当的数据分析将有助于利用可持续健康的氛围来限制对生态系统和生物多样性的不利影响。本报告旨在通过不同的机器学习和优越的深度学习模型用大气和各种陆地覆盖或土地使用亚马逊雨林的卫星图像芯片。评估是基于F2度量完成的，而用于损耗函数，我们都有S形跨熵以及Softmax交叉熵。在使用预先训练的ImageNet架构中仅提取功能之后，图像被间接馈送到机器学习分类器。鉴于深度学习模型，通过传输学习使用微调Imagenet预训练模型的集合。到目前为止，我们的最佳分数与F2度量为0.927。
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