不工会是骨科诊所面临的针对技术困难和高成本拍摄骨间毛细血管面临的挑战之一。细分容器和填充毛细血管对于理解毛细血管生长遇到的障碍至关重要。但是，现有用于血管分割的数据集主要集中在人体的大血管上，缺乏标记的毛细管图像数据集极大地限制了血管分割和毛细血管填充的方法论开发和应用。在这里，我们提出了一个名为IFCIS-155的基准数据集，由155个2D毛细管图像组成，该图像具有分割边界和由生物医学专家注释的血管填充物，以及19个大型高分辨率3D 3D毛细管图像。为了获得更好的骨间毛细血管图像，我们利用最先进的免疫荧光成像技术来突出骨间毛细血管的丰富血管形态。我们进行全面的实验，以验证数据集和基准测试深度学习模型的有效性（\ eg UNET/UNET ++和修改后的UNET/UNET ++）。我们的工作提供了一个基准数据集，用于培训毛细管图像细分的深度学习模型，并为未来的毛细管研究提供了潜在的工具。 IFCIS-155数据集和代码均可在\ url {https://github.com/ncclabsustech/ifcis-55}上公开获得。

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

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。

Optical coherence tomography angiography (OCTA) is a novel imaging modality that has been widely utilized in ophthalmology and neuroscience studies to observe retinal vessels and microvascular systems. However, publicly available OCTA datasets remain scarce. In this paper, we introduce the largest and most comprehensive OCTA dataset dubbed OCTA-500, which contains OCTA imaging under two fields of view (FOVs) from 500 subjects. The dataset provides rich images and annotations including two modalities (OCT/OCTA volumes), six types of projections, four types of text labels (age / gender / eye / disease) and seven types of segmentation labels (large vessel/capillary/artery/vein/2D FAZ/3D FAZ/retinal layers). Then, we propose a multi-object segmentation task called CAVF, which integrates capillary segmentation, artery segmentation, vein segmentation, and FAZ segmentation under a unified framework. In addition, we optimize the 3D-to-2D image projection network (IPN) to IPN-V2 to serve as one of the segmentation baselines. Experimental results demonstrate that IPN-V2 achieves an ~10% mIoU improvement over IPN on CAVF task. Finally, we further study the impact of several dataset characteristics: the training set size, the model input (OCT/OCTA, 3D volume/2D projection), the baseline networks, and the diseases. The dataset and code are publicly available at: https://ieee-dataport.org/open-access/octa-500.

由于图像的复杂性和活细胞的时间变化，来自明亮场光显微镜图像的活细胞分割具有挑战性。最近开发的基于深度学习（DL）的方法由于其成功和有希望的结果而在医学和显微镜图像分割任务中变得流行。本文的主要目的是开发一种基于U-NET的深度学习方法，以在明亮场传输光学显微镜中分割HeLa系的活细胞。为了找到适合我们数据集的最合适的体系结构，提出了剩余的注意U-net，并将其与注意力和简单的U-NET体系结构进行了比较。注意机制突出了显着的特征，并抑制了无关图像区域中的激活。残余机制克服了消失的梯度问题。对于简单，注意力和剩余的关注U-NET，我们数据集的平均值得分分别达到0.9505、0.9524和0.9530。通过将残留和注意机制应用在一起，在平均值和骰子指标中实现了最准确的语义分割结果。应用的分水岭方法适用于这种最佳的（残留的关注）语义分割结果，使每个单元格的特定信息进行了分割。

前列腺癌是全世界男性癌症第二大的癌症和第六主要原因。专家在诊断前列腺癌期间面临的主要问题是含有肿瘤组织的感兴趣区域（ROI）的定位。目前，在大多数情况下，该ROI的分割是由专家医生手动进行的，但是该程序受到某些患者的检测率低（约27-44％）或过度诊断的困扰。因此，几项研究工作解决了从磁共振图像中自动分割和提取ROI特征的挑战，因为此过程可以极大地促进许多诊断和治疗应用。然而，缺乏明确的前列腺边界，前列腺组织固有的异质性以及多种前列腺形状的多样性使这一过程非常难以自动化。在这项工作中，通过获得的MRI图像数据集对六个深度学习模型进行了培训和分析。来自Dijon中心的医院和Catalunya大学。我们使用分类跨环膜损失函数进行了多种深度学习模型（即U-NET，注意U-NET，密度密度，R2U-NET和R2U-NET）的比较。使用通常用于图像分割的三个指标进行分析：骰子分数，JACCARD索引和均方误差。为我们提供最佳结果分割的模型是R2U-NET，骰子，Jaccard和平均平方误差分别达到0.869、0.782和0.00013。

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。

In medical image analysis, automated segmentation of multi-component anatomical structures, which often have a spectrum of potential anomalies and pathologies, is a challenging task. In this work, we develop a multi-step approach using U-Net-based neural networks to initially detect anomalies (bone marrow lesions, bone cysts) in the distal femur, proximal tibia and patella from 3D magnetic resonance (MR) images of the knee in individuals with varying grades of osteoarthritis. Subsequently, the extracted data are used for downstream tasks involving semantic segmentation of individual bone and cartilage volumes as well as bone anomalies. For anomaly detection, the U-Net-based models were developed to reconstruct the bone profiles of the femur and tibia in images via inpainting so anomalous bone regions could be replaced with close to normal appearances. The reconstruction error was used to detect bone anomalies. A second anomaly-aware network, which was compared to anomaly-na\"ive segmentation networks, was used to provide a final automated segmentation of the femoral, tibial and patellar bones and cartilages from the knee MR images containing a spectrum of bone anomalies. The anomaly-aware segmentation approach provided up to 58% reduction in Hausdorff distances for bone segmentations compared to the results from the anomaly-na\"ive segmentation networks. In addition, the anomaly-aware networks were able to detect bone lesions in the MR images with greater sensitivity and specificity (area under the receiver operating characteristic curve [AUC] up to 0.896) compared to the anomaly-na\"ive segmentation networks (AUC up to 0.874).

晶体中砂岩的晶粒分割从其周围基质/水泥划分薄片是计算机辅助矿物识别和砂岩分类的主要步骤。砂岩的显微图像含有许多矿物颗粒及其周围的基质/水泥。相邻谷物和基质之间的区别通常是模糊的，使晶粒分割困难。文献中存在各种解决方案来处理这些问题;然而，他们对砂岩岩画的不同模式并不强大。在本文中，我们将谷物分割制定为像素 - 明智的两类（即谷物和背景）语义分割任务。我们开发一个基于深度学习的端到端培训框架，名为Deep语义粒度分割网络（DSGSN），数据驱动方法，提供通用解决方案。根据作者的知识，这是探索深度神经网络来解决谷物分割问题的第一个工作。对微观图像的广泛实验强调我们的方法比具有更多参数的各种分段架构获得更好的分割精度。

环境微生物（EMS）的使用通过监测和分解污染物提供了高效，低成本和无害的环境污染补救措施。这取决于如何正确分段和确定EMS。为了增强透明，嘈杂且对比度较低的弱可见EM图像的分割，在本研究中提出了成对深度学习功能网络（PDLF-NET）。 PDLFS的使用使网络通过将每个图像的成对深度学习特征与基本模型Segnet的不同块相连，从而使网络更加关注前景（EMS）。利用shi和tomas描述符，我们在贴片上提取每个图像的深度特征，这些图像使用VGG-16模型以每个描述符为中心。然后，为了学习描述符之间的中间特征，基于Delaunay三角定理进行功能的配对以形成成对的深度学习特征。在该实验中，PDLF-NET可实现89.24％，63.20％，77.27％，35.15％，89.72％，91.44％和89.30％的出色分割结果，分别为IOU，DICE，DICE，VOE，灵敏度，精确性和特定性，精确性和特定性，精确性和特定性，精确性和特定性。

The lack of efficient segmentation methods and fully-labeled datasets limits the comprehensive assessment of optical coherence tomography angiography (OCTA) microstructures like retinal vessel network (RVN) and foveal avascular zone (FAZ), which are of great value in ophthalmic and systematic diseases evaluation. Here, we introduce an innovative OCTA microstructure segmentation network (OMSN) by combining an encoder-decoder-based architecture with multi-scale skip connections and the split-attention-based residual network ResNeSt, paying specific attention to OCTA microstructural features while facilitating better model convergence and feature representations. The proposed OMSN achieves excellent single/multi-task performances for RVN or/and FAZ segmentation. Especially, the evaluation metrics on multi-task models outperform single-task models on the same dataset. On this basis, a fully annotated retinal OCTA segmentation (FAROS) dataset is constructed semi-automatically, filling the vacancy of a pixel-level fully-labeled OCTA dataset. OMSN multi-task segmentation model retrained with FAROS further certifies its outstanding accuracy for simultaneous RVN and FAZ segmentation.

MRI图像中的脑肿瘤分析是一个重要而挑战性的问题，因为误诊可能导致死亡。脑肿瘤在早期阶段的诊断和评估增加了成功治疗的概率。然而，肿瘤，形状和位置的复杂性和各种使其分割和分类复合物。在这方面，许多研究人员提出了脑肿瘤细分和分类方法。本文使用含有MRI图像增强和肿瘤区检测的框架，呈现了一种同时分段和分类MRI图像中的脑肿瘤的方法。最终，提出了一种基于多任务学习方法的网络。主观和客观结果表明，基于评估指标的分割和分类结果更好或与最先进的。

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。

大脑提取是预处理3D脑MRI数据的第一步之一。它是任何即将进行的大脑成像分析的先决条件。但是，由于大脑和人头的复杂结构，这并不是一个简单的分割问题。尽管文献中已经提出了多种解决方案，但我们仍然没有真正强大的方法。尽管以前的方法已将机器学习与结构/几何先验使用，但随着计算机视觉任务中深度学习的发展，对于此语义分割任务，建议的卷积神经网络体系结构有所增加。但是，大多数模型都致力于改善培训数据和损失功能，而架构的变化很小。在本文中，我们提出了一种称为EVC-NET的新颖架构。 EVC-NET在每个编码器块上添加了较低的比例输入。这增强了V-NET体系结构的多尺度方案，从而提高了模型的效率。有条件的随机字段，是深度学习时代之前的图像分割的一种流行方法，在这里重新引入，作为完善网络输出以捕获细分粒度结果的额外步骤。我们将我们的模型与HD-BET，Synthstrip和Brainy等最新方法进行比较。结果表明，即使训练资源有限，EVC-NET也可以达到更高的骰子系数和Jaccard指数以及较低的表面距离。

肝癌是世界上最常见的恶性疾病之一。 CT图像中肝脏肿瘤和血管的分割和标记可以为肝脏肿瘤诊断和手术干预中的医生提供便利。在过去的几十年中，基于深度学习的自动CT分段方法在医学领域得到了广泛的关注。在此期间出现了许多最先进的分段算法。然而，大多数现有的分割方法只关心局部特征背景，并在医学图像的全局相关性中具有感知缺陷，这显着影响了肝脏肿瘤和血管的分割效果。我们引入了一种基于变压器和SebottLenet的多尺度特征上下文融合网络，称为TransFusionNet。该网络可以准确地检测和识别肝脏容器的兴趣区域的细节，同时它可以通过利用CT图像的全球信息来改善肝肿瘤的形态边缘的识别。实验表明，TransFusionNet优于公共数据集LITS和3DIRCADB以及我们的临床数据集的最先进方法。最后，我们提出了一种基于训练模型的自动三维重建算法。该算法可以在1秒内快速准确地完成重建。

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.

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。

从侵入性冠状动脉造影（ICA）中准确提取冠状动脉（ICA）在临床决策中对于冠状动脉疾病的诊断和风险分层（CAD）很重要。在这项研究中，我们开发了一种使用深度学习来自动提取冠状动脉腔的方法。方法。提出了一个深度学习模型U-NET 3+，其中包含了全面的跳过连接和深度监督，以自动从ICAS中自动提取冠状动脉。在这个新型的冠状动脉提取框架中采用了转移学习和混合损失功能。结果。使用了一个包含从210名患者获得的616个ICA的数据集。在技​​术评估中，U-NET 3+的骰子得分为0.8942，灵敏度为0.8735，高于U-NET ++（骰子得分：0.8814：0.8814，灵敏度为0.8331）和U-net（骰子分数） ：0.8799，灵敏度为0.8305）。结论。我们的研究表明，U-NET 3+优于其他分割框架，用于自动从ICA中提取冠状动脉。该结果表明了临床使用的巨大希望。

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.

Deep learning methods have contributed substantially to the rapid advancement of medical image segmentation, the quality of which relies on the suitable design of loss functions. Popular loss functions, including the cross-entropy and dice losses, often fall short of boundary detection, thereby limiting high-resolution downstream applications such as automated diagnoses and procedures. We developed a novel loss function that is tailored to reflect the boundary information to enhance the boundary detection. As the contrast between segmentation and background regions along the classification boundary naturally induces heterogeneity over the pixels, we propose the piece-wise two-sample t-test augmented (PTA) loss that is infused with the statistical test for such heterogeneity. We demonstrate the improved boundary detection power of the PTA loss compared to benchmark losses without a t-test component.