Automated identification of myocardial scar from late gadolinium enhancement cardiac magnetic resonance images (LGE-CMR) is limited by image noise and artifacts such as those related to motion and partial volume effect. This paper presents a novel joint deep learning (JDL) framework that improves such tasks by utilizing simultaneously learned myocardium segmentations to eliminate negative effects from non-region-of-interest areas. In contrast to previous approaches treating scar detection and myocardium segmentation as separate or parallel tasks, our proposed method introduces a message passing module where the information of myocardium segmentation is directly passed to guide scar detectors. This newly designed network will efficiently exploit joint information from the two related tasks and use all available sources of myocardium segmentation to benefit scar identification. We demonstrate the effectiveness of JDL on LGE-CMR images for automated left ventricular (LV) scar detection, with great potential to improve risk prediction in patients with both ischemic and non-ischemic heart disease and to improve response rates to cardiac resynchronization therapy (CRT) for heart failure patients. Experimental results show that our proposed approach outperforms multiple state-of-the-art methods, including commonly used two-step segmentation-classification networks, and multitask learning schemes where subtasks are indirectly interacted.

自动检测视网膜结构，例如视网膜血管（RV），凹起的血管区（FAZ）和视网膜血管连接（RVJ），对于了解眼睛的疾病和临床决策非常重要。在本文中，我们提出了一种新型的基于投票的自适应特征融合多任务网络（VAFF-NET），用于在光学相干性层析成像（OCTA）中对RV，FAZ和RVJ进行联合分割，检测和分类。提出了一个特定于任务的投票门模块，以适应并融合两个级别的特定任务的不同功能：来自单个编码器的不同空间位置的特征，以及来自多个编码器的功能。特别是，由于八八座图像中微脉管系统的复杂性使视网膜血管连接连接到分叉/跨越具有挑战性的任务的同时定位和分类，因此我们通过结合热图回归和网格分类来专门设计任务头。我们利用来自各种视网膜层的三个不同的\ textit {en face}血管造影，而不是遵循仅使用单个\ textit {en face}的现有方法。为了促进进一步的研究，已经发布了这些数据集的部分数据集，并已发布了公共访问：https：//github.com/imed-lab/vaff-net。

自动识别基础心脏异常的结构底物可以潜在地为介入程序提供实时指导。有了心脏组织底物的了解，可以通过检测心律不齐的底物来进一步优化复杂的心律不齐和心室心动过速等复杂的心律不齐和心室心动过速。光学相干断层扫描（OCT）是一种实时成像方式，有助于满足这一需求。心脏图像分析的现有方法主要依赖于完全监督的学习技术，这些技术遇到了在像素标签的劳动密集型注释过程中工作量的缺点。为了减少对像素标签的需求，我们使用人类心脏底物的OCT图像上的图像级注释开发了一个两阶段的深度学习框架，用于心脏脂肪组织分割。特别是，我们将类激活映射与超像素分割整合在一起，以解决心脏组织分割中提出的稀疏组织种子挑战。我们的研究弥合了自动组织分析的需求与缺乏高质量像素的注释之间的差距。据我们所知，这是第一项尝试通过弱监督的学习技术来解决OCT图像上心脏组织分割的研究。在体外人类心脏OCT数据集中，我们证明了我们对图像级注释的弱监督方法可与对像素式注释进行训练的完全监督方法相当。

晚期钆增强磁共振成像（LGE MRI）的左心房（LA）和心房瘢痕分割是临床实践中的重要任务。 ％，引导消融治疗和预测心房颤动（AF）患者的治疗结果。然而，由于图像质量差，各种La形状，薄壁和周围增强区域，自动分割仍然具有挑战性。以前的方法通常独立解决了这两个任务，并忽略了洛杉矶和疤痕之间的内在空间关系。在这项工作中，我们开发了一个新的框架，即atrialjsqnet，其中La分段，在La表面上的瘢痕投影以及疤痕量化，在端到端的样式中进行。我们通过明确的表面投影提出了一种形状注意（SA），以利用LA和LA瘢痕之间的固有相关性。具体而言，SA方案嵌入到多任务架构中以执行联合LA分段和瘢痕量化。此外，引入了空间编码（SE）丢失以包含目标的连续空间信息，以便在预测的分割中减少嘈杂的斑块。我们从Miccai2018 La挑战中评估了60 LGE MRIS上提出的框架。在公共数据集上的广泛实验表明了拟议的ATRIALJSQNET的效果，从而实现了最先进的竞争性能。明确探索了LA分割和瘢痕量化之间的相关性，并对这两个任务显示出显着的性能改进。一旦稿件接受通过https://zmiclab.github.io/projects.html，就会公开发布的代码和结果。

The selection of an optimal pacing site, which is ideally scar-free and late activated, is critical to the response of cardiac resynchronization therapy (CRT). Despite the success of current approaches formulating the detection of such late mechanical activation (LMA) regions as a problem of activation time regression, their accuracy remains unsatisfactory, particularly in cases where myocardial scar exists. To address this issue, this paper introduces a multi-task deep learning framework that simultaneously estimates LMA amount and classify the scar-free LMA regions based on cine displacement encoding with stimulated echoes (DENSE) magnetic resonance imaging (MRI). With a newly introduced auxiliary LMA region classification sub-network, our proposed model shows more robustness to the complex pattern cause by myocardial scar, significantly eliminates their negative effects in LMA detection, and in turn improves the performance of scar classification. To evaluate the effectiveness of our method, we tests our model on real cardiac MR images and compare the predicted LMA with the state-of-the-art approaches. It shows that our approach achieves substantially increased accuracy. In addition, we employ the gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM) to visualize the feature maps learned by all methods. Experimental results suggest that our proposed model better recognizes the LMA region pattern.

对骨关节炎（OA）的磁共振成像（MRI）扫描的客观评估可以解决当前OA评估的局限性。 OA客观评估是必需的骨，软骨和关节液的分割。大多数提出的分割方法都不执行实例分割，并且遭受了类不平衡问题。这项研究部署了蒙版R-CNN实例分割并改进了IT（改进的面罩R-CNN（IMASKRCNN）），以获得与OA相关组织的更准确的广义分割。该方法的训练和验证是使用骨关节炎倡议（OAI）数据集的500次MRI膝盖和有症状髋关节OA患者的97次MRI扫描进行的。掩盖R-CNN的三个修改产生了iMaskRCNN：添加第二个Roialigned块，在掩码标先中添加了额外的解码器层，并通过跳过连接将它们连接起来。使用Hausdorff距离，骰子评分和变异系数（COV）评估结果。与面膜RCNN相比，iMaskRCNN导致骨骼和软骨分割的改善，这表明股骨的骰子得分从95％增加到98％，胫骨的95％到97％，股骨软骨的71％至80％，81％和81％胫骨软骨的％至82％。对于积液检测，iMaskRCNN 72％比MaskRCNN 71％改善了骰子。 Reader1和Mask R-CNN（0.33），Reader1和ImaskRCNN（0.34），Reader2和Mask R-CNN（0.22），Reader2和iMaskRCNN（0.29）之间的积液检测的COV值（0.34），读取器2和mask r-CNN（0.22）接近COV之间，表明人类读者与蒙版R-CNN和ImaskRCNN之间的一致性很高。蒙版R-CNN和ImaskRCNN可以可靠，同时提取与OA有关的不同规模的关节组织，从而为OA的自动评估构成基础。 iMaskRCNN结果表明，修改改善了边缘周围的网络性能。

由于复杂的腹部内形状和腹部器官之间的复杂形状和外观变化，从不同模态的CT成像中进行的准确且健壮的腹部多器官分割是一项具有挑战性的任务。在本文中，我们提出了一个具有分层空间特征调制的概率多器官分割网络，以捕获灵活的器官语义变体，并将学习的变体注入不同的特征图尺度，以进行指导分割。更具体地说，我们通过条件变异自动编码器设计一个输入分解模块，以在低维潜在空间和模型富有器官语义变化上学习器官特异性分布，该分布在输入图像上进行条件。 -NET解码器通过空间特征转换从层次上进行分层，该特征转换能够将变化转换为空间特征映射调制并指导细尺度分割的条件仿射转换参数。提出的方法对公开可用的腹部可用数据集进行了培训，并在其他两个开放数据集上进行了评估，即100个挑战/病理测试，从腹部腹部1K完全监督的腹部器官细分基准和90例TCIA+＆BTCV数据集中进行了90例病例。使用这些数据集用于四个腹部器官，肾脏，脾脏和胰腺，肾脏分数提高了7.3％，胰腺的骰子得分提高了7.7％，而胰腺的骰子得分提高了7.3％，而胰腺的较高速度比强度快7倍，较高的7倍基线分割方法（NNUNET和COTR）。

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。

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。

深度学习算法的最新进展为解决许多医学图像分析问题带来了重大好处。培训深度学习模型通常需要具有专家标记注释的大型数据集。但是，获取专家标记的注释不仅昂贵，而且主观，容易出错，并且观察者内部变异性会引入标签。由于解剖学的模棱两可，使用深度学习模型来细分医学图像时，这尤其是一个问题。基于图像的医学诊断工具使用经过不正确分段标签训练的深度学习模型可以导致错误的诊断和治疗建议。与单评论注释相比，多评价者注释可能更适合于使用小型培训集的深度学习模型进行训练。本文的目的是开发和评估一种基于MRI中病变特征的多评价者注释和解剖学知识来生成概率标签的方法，以及一种使用概率的标签使用归一化活动性损失作为A的病变特征的解剖学知识，以训练分割模型”。耐噪声损失的功能。通过将17个膝盖MRI扫描的二进制基础真理进行比较，以评估该模型，以用于临床分割和检测骨髓病变（BML）。该方法与二进制跨透镜损失函数相比，该方法成功提高了精度14，召回22和骰子得分8％。总体而言，这项工作的结果表明，使用软标签的拟议归一化主动损失成功地减轻了嘈杂标签的影响。

机器学习算法支撑现代诊断辅助软件，这在临床实践中证明了有价值的，特别是放射学。然而，不准确的是，主要是由于临床样本的可用性有限，用于培训这些算法，妨碍他们在临床医生中更广泛的适用性，接受和识别。我们对最先进的自动质量控制（QC）方法进行了分析，可以在这些算法中实现，以估计其输出的确定性。我们验证了识别磁共振成像数据中的白质超收缩性（WMH）的大脑图像分割任务上最有前途的方法。 WMH是在上层前期成年中常见的小血管疾病的关联，并且由于其变化的尺寸和分布模式而尤其具有挑战性。我们的研究结果表明，不确定度和骰子预测的聚集在此任务的故障检测中最有效。两种方法在0.82至0.84的情况下独立改善平均骰子。我们的工作揭示了QC方法如何有助于检测失败的分割案例，从而使自动分割更可靠，适合临床实践。

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).

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。

足球溃疡是糖尿病的常见并发症，与大量发病率和死亡率有关，仍然是低腿截肢的主要危险因素。从脚伤中提取准确的形态特征对于适当的治疗至关重要。尽管医学专家的视觉检查是诊断的常见方法，但这是主观且容易出错的方法，因此，计算机辅助方法提供了一种有趣的选择。基于深度学习的方法，尤其是卷积神经网络（CNN），在包括医学图像分割（医学图像分割）的各种任务方面表现出了出色的性能。在本文中，我们提出了一种基于两个基于编码器的CNN模型，即Linknet和U-NET，以执行足球溃疡分割。为了处理有限数量的可用培训样品，我们使用预训练的权重（linkNet模型的有效网络B1和U-NET模型的有效网络B2），并使用MEDETEC数据集进行进一步的预训练，同时还应用了许多形态 - 基于颜色的增强技术。为了提高分割性能，我们结合了五倍的交叉验证，测试时间扩展和结果融合。我们的方法适用于公开可用的慢性伤口数据集和Miccai 2021足球溃疡分段（Fuseg）挑战，我们的方法分别以92.07％和88.80％的基于数据的骰子得分实现最先进的性能，并且是最高的，并且是最高的，并且是最高的。 Fuseg挑战排行榜中排名的方法。 https://github.com/masih4/foot_ulcer_segmentation公开获得对接指南，推理代码和保存训练的模型。

Brain extraction and registration are important preprocessing steps in neuroimaging data analysis, where the goal is to extract the brain regions from MRI scans (i.e., extraction step) and align them with a target brain image (i.e., registration step). Conventional research mainly focuses on developing methods for the extraction and registration tasks separately under supervised settings. The performance of these methods highly depends on the amount of training samples and visual inspections performed by experts for error correction. However, in many medical studies, collecting voxel-level labels and conducting manual quality control in high-dimensional neuroimages (e.g., 3D MRI) are very expensive and time-consuming. Moreover, brain extraction and registration are highly related tasks in neuroimaging data and should be solved collectively. In this paper, we study the problem of unsupervised collective extraction and registration in neuroimaging data. We propose a unified end-to-end framework, called ERNet (Extraction-Registration Network), to jointly optimize the extraction and registration tasks, allowing feedback between them. Specifically, we use a pair of multi-stage extraction and registration modules to learn the extraction mask and transformation, where the extraction network improves the extraction accuracy incrementally and the registration network successively warps the extracted image until it is well-aligned with the target image. Experiment results on real-world datasets show that our proposed method can effectively improve the performance on extraction and registration tasks in neuroimaging data. Our code and data can be found at https://github.com/ERNetERNet/ERNet

光学相干断层扫描（OCT）有助于眼科医生评估黄斑水肿，流体的积累以及微观分辨率的病变。视网膜流体的定量对于OCT引导的治疗管理是必需的，这取决于精确的图像分割步骤。由于对视网膜流体的手动分析是一项耗时，主观和容易出错的任务，因此对快速和健壮的自动解决方案的需求增加了。在这项研究中，提出了一种名为Retifluidnet的新型卷积神经结构，用于多级视网膜流体分割。该模型受益于层次表示使用新的自适应双重注意（SDA）模块的纹理，上下文和边缘特征的学习，多个基于自适应的Skip Connections（SASC）以及一种新颖的多尺度深度自我监督学习（DSL）方案。拟议的SDA模块中的注意机制使该模型能够自动提取不同级别的变形感知表示，并且引入的SASC路径进一步考虑了空间通道相互依存，以串联编码器和解码器单元，从而提高了表示能力。还使用包含加权版本的骰子重叠和基于边缘的连接损失的联合损失函数进行了优化的retifluidnet，其中将多尺度局部损失的几个分层阶段集成到优化过程中。该模型根据三个公开可用数据集进行验证：润饰，Optima和Duke，并与几个基线进行了比较。数据集的实验结果证明了在视网膜OCT分割中提出的模型的有效性，并揭示了建议的方法比现有的最新流体分割算法更有效，以适应各种图像扫描仪器记录的视网膜OCT扫描。

大脑的血管为人脑提供所需的营养和氧气。作为大脑血液供应的脆弱部分，小血管的病理可能会引起严重的问题，例如脑小血管疾病（CSVD）。还显示CSVD与神经变性有关，例如阿尔茨海默氏病。随着7个特斯拉MRI系统的发展，可以实现较高的空间图像分辨率，从而使大脑中非常小的血管描绘。非深度学习的方法进行血管分割的方法，例如，弗兰吉的血管增强，随后的阈值能够将培养基分割至大容器，但通常无法分割小血管。这些方法对小容器的敏感性可以通过广泛的参数调整或手动校正来提高，尽管使它们耗时，费力，并且对于较大的数据集而言是不可行的。本文提出了一个深度学习架构，以自动在7特斯拉3D飞行时间（TOF）磁共振血管造影（MRA）数据中自动分割小血管。该算法对仅11个受试者的小型半自动分段数据进行训练和评估；使用六个进行培训，两个进行验证，三个进行测试。基于U-NET多尺度监督的深度学习模型使用训练子集进行了训练，并以一种自我监督的方式使用变形 - 意识到的学习以改善概括性能。针对测试集对拟议的技术进行了定量和定性评估，并获得了80.44 $ \ pm $ 0.83的骰子得分。此外，将所提出的方法的结果与选定的手动分割区域（62.07结果骰子）进行了比较，并通过变形感知的学习显示出显着改善（18.98 \％）。

脾脏是钝性腹腔创伤中最常见的固体器官之一。来自多相CT的自动分割系统的开发用于脾血管损伤的脾血管损伤，可以增强严重程度，以改善临床决策支持和结果预测。然而，由于以下原因，脾血管损伤的准确细分是具有挑战性的：1）脾血管损伤可以是高度变体的形状，质地，尺寸和整体外观; 2）数据采集是一种复杂和昂贵的程序，需要来自数据科学家和放射科学家的密集努力，这使得大规模的注释数据集难以获取。鉴于这些挑战，我们在此设计了一种用于多相脾血管损伤分割的新框架，尤其是数据有限。一方面，我们建议利用外部数据作为矿井伪脾面罩作为空间关注，被称为外部关注，用于引导脾血管损伤的分割。另一方面，我们开发一个合成相位增强模块，它在生成的对抗网络上构建，通过完全利用不同阶段之间的关系来填充内部数据。通过联合实施外部注意力和填充内部数据表示，我们提出的方法优于其他竞争方法，并且在平均DSC方面大大改善了超过7％的流行Deeplab-V3 +基线，这证实了其有效性。

基于深度学习的半监督学习（SSL）方法在医学图像细分中实现了强大的性能，可以通过使用大量未标记的数据来减轻医生昂贵的注释。与大多数现有的半监督学习方法不同，基于对抗性训练的方法通过学习分割图的数据分布来区分样本与不同来源，导致细分器生成更准确的预测。我们认为，此类方法的当前绩效限制是特征提取和学习偏好的问题。在本文中，我们提出了一种新的半监督的对抗方法，称为贴片置信疗法训练（PCA），用于医疗图像分割。我们提出的歧视器不是单个标量分类结果或像素级置信度图，而是创建贴片置信图，并根据斑块的规模进行分类。未标记数据的预测学习了每个贴片中的像素结构和上下文信息，以获得足够的梯度反馈，这有助于歧视器以融合到最佳状态，并改善半监督的分段性能。此外，在歧视者的输入中，我们补充了图像上的语义信息约束，使得未标记的数据更简单，以适合预期的数据分布。关于自动心脏诊断挑战（ACDC）2017数据集和脑肿瘤分割（BRATS）2019挑战数据集的广泛实验表明，我们的方法优于最先进的半监督方法，这证明了其对医疗图像分割的有效性。

由于缺乏对未标记的结构的监督，部分监督的学习对于细分可能是具有挑战性的，并且直接应用完全监督学习的方法可能导致不兼容，这意味着地面真相不在损失功能的解决方案集合中。为了应对挑战，我们提出了一个深入的兼容学习（DCL）框架，该框架使用仅带有部分结构的图像来训练单个多标签分割网络。我们首先将部分监督的分割制定为与缺少标签兼容的优化问题，并证明其兼容性。然后，我们为模型配备有条件的分割策略，以将标签从多个部分注销的图像传播到目标。此外，我们提出了一种双重学习策略，该策略同时学习了标签传播的两个相反的映射，以对未标记的结构进行实质性的监督。这两种策略分别为兼容形式，分别称为条件兼容性和双重兼容性。我们显示该框架通常适用于常规损失功能。该方法对现有方法具有重大的性能提高，尤其是在只有小型培训数据集的情况下。三个细分任务的结果表明，所提出的框架可以实现匹配完全监督模型的性能。