使用深神经网络的自动诊断可以帮助眼科医生检测致盲眼病湿时期相关的黄斑变性（AMD）。湿AMD具有两种类似的亚型，新生血管和息肉脉络膜（PCV）。然而，由于数据收集困难和图像之间的相似性，大多数研究仅达到了湿-amd的粗粒粒度，而不是湿-amd亚型中的细粒。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一种知识驱动的细粒度湿法AMD分类模型（KFWC），以对数据不足的细粒疾病进行分类。随着将输入图像的10个病变迹象的先验知识引入KFWC，我们的目标是通过多标签分类预培训加速KFWC，以定位细粒疾病分类任务中的决定性图像特征因此实现了更好的分类。同时，KFWC还可以提供良好的可解释性，并有效地减轻湿法菌疾病分类领域的数据收集和注释压力。实验证明了澳大利亚委员会的持续99.71％的有效性，以及对数据驱动的W / O知识和眼科医生相当大的改进，比最强的基线和4.14％对眼科医生的速度为6.69％。

Age-related macular degeneration (AMD) is a degenerative disorder affecting the macula, a key area of the retina for visual acuity. Nowadays, it is the most frequent cause of blindness in developed countries. Although some promising treatments have been developed, their effectiveness is low in advanced stages. This emphasizes the importance of large-scale screening programs. Nevertheless, implementing such programs for AMD is usually unfeasible, since the population at risk is large and the diagnosis is challenging. All this motivates the development of automatic methods. In this sense, several works have achieved positive results for AMD diagnosis using convolutional neural networks (CNNs). However, none incorporates explainability mechanisms, which limits their use in clinical practice. In that regard, we propose an explainable deep learning approach for the diagnosis of AMD via the joint identification of its associated retinal lesions. In our proposal, a CNN is trained end-to-end for the joint task using image-level labels. The provided lesion information is of clinical interest, as it allows to assess the developmental stage of AMD. Additionally, the approach allows to explain the diagnosis from the identified lesions. This is possible thanks to the use of a CNN with a custom setting that links the lesions and the diagnosis. Furthermore, the proposed setting also allows to obtain coarse lesion segmentation maps in a weakly-supervised way, further improving the explainability. The training data for the approach can be obtained without much extra work by clinicians. The experiments conducted demonstrate that our approach can identify AMD and its associated lesions satisfactorily, while providing adequate coarse segmentation maps for most common lesions.

Diabetic Retinopathy (DR) is a leading cause of vision loss in the world, and early DR detection is necessary to prevent vision loss and support an appropriate treatment. In this work, we leverage interactive machine learning and introduce a joint learning framework, termed DRG-Net, to effectively learn both disease grading and multi-lesion segmentation. Our DRG-Net consists of two modules: (i) DRG-AI-System to classify DR Grading, localize lesion areas, and provide visual explanations; (ii) DRG-Expert-Interaction to receive feedback from user-expert and improve the DRG-AI-System. To deal with sparse data, we utilize transfer learning mechanisms to extract invariant feature representations by using Wasserstein distance and adversarial learning-based entropy minimization. Besides, we propose a novel attention strategy at both low- and high-level features to automatically select the most significant lesion information and provide explainable properties. In terms of human interaction, we further develop DRG-Net as a tool that enables expert users to correct the system's predictions, which may then be used to update the system as a whole. Moreover, thanks to the attention mechanism and loss functions constraint between lesion features and classification features, our approach can be robust given a certain level of noise in the feedback of users. We have benchmarked DRG-Net on the two largest DR datasets, i.e., IDRID and FGADR, and compared it to various state-of-the-art deep learning networks. In addition to outperforming other SOTA approaches, DRG-Net is effectively updated using user feedback, even in a weakly-supervised manner.

计算机辅助诊断（CAD）系统可以为皮肤病的临床诊断提供参考。卷积神经网络（CNN）不仅可以提取视觉元素，例如颜色和形状，而且还可以提取语义特征。因此，他们在皮肤镜检查图像的许多任务中取得了重大改进。皮肤镜检查的成像没有主要方向，表明数据集中有大量的皮肤病变靶旋转。然而，CNN缺乏抗旋转能力，这必然会影响CNN的特征提取能力。我们提出了一个旋转平均值（RM）网络，以从皮肤镜图像中提取旋转不变性特征。在RM中，每组旋转的特征地图对应于一组重量共享卷积输出，并使用MeanOut操作融合以获取最终特征图。通过理论推导，提出的RM网络是旋转等值的，并且在全球平均池（GAP）操作之后，可以提取旋转不变的特征。提取的旋转不变特征可以更好地代表皮肤镜图像的分类和检索任务中的原始数据。提出的RM是一般操作，它不会改变网络结构或增加任何参数，并且可以灵活地嵌入CNN的任何部分。大量实验是在皮肤镜检查图像数据集上进行的。结果表明，我们的方法优于其他抗旋转方法，并在皮肤镜检查图像分类和检索任务方面取得了重大改进，表明在皮肤镜图像领域旋转不变性的潜力。

自首次报道以来，2019年冠状病毒病（Covid-19）已在全球范围内传播，并成为人类面临的健康危机。放射学成像技术，例如计算机断层扫描（CT）和胸部X射线成像（CXR）是诊断CoVID-19的有效工具。但是，在CT和CXR图像中，感染区域仅占据图像的一小部分。一些整合大规模接受场的常见深度学习方法可能会导致图像细节的丢失，从而导致省略了COVID-19图像中感兴趣区域（ROI），因此不适合进一步处理。为此，我们提出了一个深空金字塔池（D-SPP）模块，以在不同的分辨率上整合上下文信息，旨在有效地在COVID-19的不同尺度下提取信息。此外，我们提出了COVID-19感染检测（CID）模块，以引起人们对病变区域的注意，并从无关信息中消除干扰。在四个CT和CXR数据集上进行的广泛实验表明，我们的方法在检测CT和CXR图像中检测COVID-19病变的准确性更高。它可以用作计算机辅助诊断工具，以帮助医生有效地诊断和筛选COVID-19。

在过去的几年中，卷积神经网络（CNN）占据了计算机视野的领域，这要归功于它们提取功能及其在分类问题中出色的表现，例如在自动分析X射线中。不幸的是，这些神经网络被认为是黑盒算法，即不可能了解该算法如何实现最终结果。要将这些算法应用于不同领域并测试方法论的工作原理，我们需要使用可解释的AI技术。医学领域的大多数工作都集中在二进制或多类分类问题上。但是，在许多现实生活中，例如胸部X射线射线，可以同时出现不同疾病的放射学迹象。这引起了所谓的“多标签分类问题”。这些任务的缺点是类不平衡，即不同的标签没有相同数量的样本。本文的主要贡献是一种深度学习方法，用于不平衡的多标签胸部X射线数据集。它为当前未充分利用的Padchest数据集建立了基线，并基于热图建立了可解释的AI技术。该技术还包括概率和模型间匹配。我们系统的结果很有希望，尤其是考虑到使用的标签数量。此外，热图与预期区域相匹配，即它们标志着专家将用来做出决定的区域。

人工智能被出现为众多临床应用诊断和治疗决策的有用援助。由于可用数据和计算能力的快速增加，深度神经网络的性能与许多任务中的临床医生相同或更好。为了符合信任AI的原则，AI系统至关重要的是透明，强大，公平和确保责任。由于对决策过程的具体细节缺乏了解，目前的深神经系统被称为黑匣子。因此，需要确保在常规临床工作流中纳入常规神经网络之前的深度神经网络的可解释性。在这一叙述审查中，我们利用系统的关键字搜索和域专业知识来确定已经基于所产生的解释和技术相似性的类型的医学图像分析应用的深度学习模型来确定九种不同类型的可解释方法。此外，我们报告了评估各种可解释方法产生的解释的进展。最后，我们讨论了局限性，提供了利用可解释性方法和未来方向的指导，了解医学成像分析深度神经网络的解释性。

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。

通过研究视网膜生物结构的进展，可以识别眼病的存在和严重性是可行的。眼底检查是检查眼睛的生物结构和异常的诊断程序。诸如青光眼，糖尿病性视网膜病和白内障等眼科疾病是世界各地视觉障碍的主要原因。眼疾病智能识别（ODIR-5K）是研究人员用于多标签的多份多疾病分类的基准结构底面图像数据集。这项工作提出了一个歧视性内核卷积网络（DKCNET），该网络探讨了歧视区域的特征，而无需增加额外的计算成本。 DKCNET由注意力块组成，然后是挤压和激发（SE）块。注意块从主干网络中获取功能，并生成歧视性特征注意图。 SE块采用区分特征图并改善了通道相互依赖性。使用InceptionResnet骨干网络观察到DKCNET的更好性能，用于具有96.08 AUC，94.28 F1-SCORE和0.81 KAPPA得分的ODIR-5K底面图像的多标签分类。所提出的方法根据诊断关键字将通用目标标签拆分为眼对。基于这些标签，进行了过采样和不足采样以解决阶级失衡。为了检查拟议模型对培训数据的偏见，对ODIR数据集进行了训练的模型将在三个公开可用的基准数据集上进行测试。发现它在完全看不见的底面图像上也具有良好的性能。

早期发现视网膜疾病是预防患者部分或永久失明的最重要手段之一。在这项研究中，提出了一种新型的多标签分类系统，用于使用从各种来源收集的眼底图像来检测多种视网膜疾病。首先，使用许多公开可用的数据集来构建一个新的多标签视网膜疾病数据集，即梅里德数据集。接下来，应用了一系列后处理步骤，以确保图像数据的质量和数据集中存在的疾病范围。在眼底多标签疾病分类中，首次通过大量实验优化的基于变压器的模型用于图像分析和决策。进行了许多实验以优化所提出的系统的配置。结果表明，在疾病检测和疾病分类方面，该方法的性能比在同一任务上的最先进作品要好7.9％和8.1％。获得的结果进一步支持了基于变压器的架构在医学成像领域的潜在应用。

卷积神经网络在皮肤病变图像分类中表现出皮肤科医生水平的表现，但是由于训练数据中看到的偏见而引起的预测不规则性是在可能在广泛部署之前解决的问题。在这项工作中，我们使用两种领先的偏见未学习技术从自动化的黑色素瘤分类管道中稳健地消除了偏见和虚假变化。我们表明，可以使用这些偏置去除方法合理地减轻先前研究中介绍的手术标记和统治者引入的偏见。我们还证明了与用于捕获病变图像的成像仪器有关的杂化变异的概括优势。我们的实验结果提供了证据，表明上述偏见的影响大大降低了，不同的偏见技术在不同的任务方面具有出色的作用。

计算机辅助X射线肺炎病变识别对于准确诊断肺炎很重要。随着深度学习的出现，肺炎的识别准确性得到了极大的改善，但是由于胸部X射线的模糊外观，仍然存在一些挑战。在本文中，我们提出了一个深度学习框架，称为基于注意力的对比度学习，用于治疗X射线肺炎病变识别（表示为深肺炎）。我们采用自我监督的对比学习策略来预先培训模型，而无需使用额外的肺炎数据来完全挖掘有限的可用数据集。为了利用医生精心贴出的病变区域的位置信息，我们提出了面具引导的硬注意策略和特征学习，并具有对比度调节策略，这些策略分别应用于注意力图和提取功能，以指导模型以指导模型将更多注意力集中在病变区域，其中包含更多歧视性特征以改善识别性能。此外，我们采用班级平衡的损失，而不是传统的跨凝性作为分类的损失函数，以解决数据集中不同类别肺炎之间严重类失衡的问题。实验结果表明，我们提出的框架可以用作可靠的计算机辅助肺炎诊断系统，以帮助医生更好地诊断肺炎病例。

在医学图像上，许多组织/病变可能模棱两可。这就是为什么一群临床专家通常会注释医疗细分以减轻个人偏见的原因。但是，这种临床常规也为机器学习算法的应用带来了新的挑战。如果没有确定的基础真相，将很难训练和评估深度学习模型。当从不同的级别收集注释时，一个共同的选择是多数票。然而，这样的策略忽略了分级专家之间的差异。在本文中，我们考虑使用校准的观察者间的不确定性来预测分割的任务。我们注意到，在临床实践中，医学图像分割通常用于帮助疾病诊断。受到这一观察的启发，我们提出了诊断优先的原则，该原则是将疾病诊断作为校准观察者间分段不确定性的标准。遵循这个想法，提出了一个名为诊断的诊断框架（DIFF）以估算从原始图像中进行诊断，从原始图像进行诊断。特别是，DIFF将首先学会融合多论者分段标签，以最大程度地提高单个地面真相疾病诊断表现。我们将融合的地面真相称为诊断第一基地真实（DF-GT）。我们验证了DIFF对三个不同的医学分割任务的有效性：对眼底图像的OD/OC分割，超声图像上的甲状腺结节分割以及皮肤镜图像上的皮肤病变分割。实验结果表明，拟议的DIFF能够显着促进相应的疾病诊断，这表现优于先前的最先进的多评论者学习方法。

尽管深入学习算法已被深入开发用于计算机辅助结核病诊断（CTD），但它们主要依赖于精心注释的数据集，从而导致了大量时间和资源消耗。弱监督的学习（WSL）利用粗粒标签来完成精细的任务，具有解决此问题的潜力。在本文中，我们首先提出了一个新的大规模结核病（TB）胸部X射线数据集，即结核病胸部X射线属性数据集（TBX-ATT），然后建立一个属性辅助的弱点监督的框架来分类并通过利用属性信息来克服WSL方案中的监督不足来定位结核病。具体而言，首先，TBX-ATT数据集包含2000个X射线图像，其中具有七种用于TB关系推理的属性，这些属性由经验丰富的放射科医生注释。它还包括带有11200 X射线图像的公共TBX11K数据集，以促进弱监督检测。其次，我们利用一个多尺度特征交互模型，用于TB区域分类和属性关系推理检测。在TBX-ATT数据集上评估了所提出的模型，并将作为未来研究的稳固基准。代码和数据将在https://github.com/gangmingzhao/tb-attribute-weak-localization上获得。

颈腺细胞（GC）检测是计算机辅助诊断宫颈腺癌筛查的关键步骤。精确识别宫颈涂片中的GC是挑战的，其中鳞状细胞是主要的。在整个涂片线索中，广泛存在的分布（OOD）数据可降低机器学习系统用于GC检测的可靠性。尽管，最新的（SOTA）深度学习模型可以胜过感兴趣的预选区域中的病理学家，但是当面对这样的吉吉像素整个滑动图像时，质量假阳性（FP）预测仍无法解决。本文提出了一种基于GC的形态学知识，试图通过八邻居中的自我发项机制来解决FP问题的新极性知识。它估计了GC核的极性方向。作为插件模块，Polarnet可以指导一般对象检测模型的深度功能和预测的置信度。在实验中，我们发现基于四个不同框架的通用模型可以在小图像集中拒绝fp，并将平均精度（地图）的平均值增加$ \ text {0.007} \ sim \ sim \ text {0.015} $，其中平均最高超过了最近的宫颈细胞检测模型0.037。通过插入极地，部署的C ++程序在从外部WSI的前20个GC检测准确性上提高了8.8％，同时牺牲了14.4 s的计算时间。代码可在https://github.com/chrisa142857/polarnet-gcdet中找到

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。

传统的手动年龄估计方法是基于多种X射线图像的关键劳动力。一些目前的研究表明，横向头颅（LC）图像可用于估计年龄。然而，这些方法基于手动测量某些图像特征，并根据经验或得分制定年龄估计。因此，这些方法是耗时和劳动密集型的，效果将受主观意见的影响。在这项工作中，我们提出了显着的图增强年龄估计方法，其可以基于LC图像自动执行年龄估计。同时，它还可以显示年龄估计图像中每个区域的重要性，这无疑会增加方法的解释性。我们的方法在4至40岁以上的3014 LC图像上进行了测试。实验结果的MEA是1.250，这少于最先进的基准的结果，因为它在年龄组中表现得更少，数据较少。此外，我们的模型在每个区域培训，在LC图像中的年龄估计的贡献很高，因此验证了这些不同区域对年龄估计任务的影响。因此，我们得出结论，提出的显着性图增强了横向头颅射线照片的时间年龄估计方法可以很好地在时间年龄估计任务中工作，特别是当数据量很小时。此外，与传统深度学习相比，我们的方法也是可解释的。

快捷方式学习对深度学习模型很常见，但导致了退化的特征表示形式，因此危害了该模型的可推广性和解释性。但是，在广泛使用的视觉变压器框架中的快捷方式学习在很大程度上是未知的。同时，引入特定领域的知识是纠正捷径的主要方法，捷径为背景相关因素。例如，在医学成像领域中，放射科医生的眼睛凝视数据是一种有效的人类视觉先验知识，具有指导深度学习模型的巨大潜力，可以专注于有意义的前景区域。但是，获得眼睛凝视数据是时必的，劳动密集型的，有时甚至是不切实际的。在这项工作中，我们提出了一种新颖而有效的显着性视觉变压器（SGT）模型，以在没有眼神数据的情况下在VIT中纠正快捷方式学习。具体而言，采用计算视觉显着性模型来预测输入图像样本的显着性图。然后，显着图用于散布最有用的图像贴片。在拟议的中士中，图像贴片之间的自我注意力仅集中于蒸馏的信息。考虑到这种蒸馏操作可能会导致全局信息丢失，我们在最后一个编码器层中进一步介绍了一个残留的连接，该连接捕获了所有图像贴片中的自我注意力。四个独立公共数据集的实验结果表明，我们的SGT框架可以有效地学习和利用人类的先验知识，而无需眼睛凝视数据，并且比基线更好。同时，它成功地纠正了有害的快捷方式学习并显着提高了VIT模型的解释性，证明了传递人类先验知识在纠正快捷方式学习方面传递人类先验知识的承诺

超声检查是乳腺癌诊断的重要常规检查，这是由于其无创，无辐射和低成本的特性。但是，由于其固有的局限性，乳腺癌的诊断准确性仍然受到限制。如果我们可以通过乳房超声图像（BUS）精确诊断乳腺癌，那将是一个巨大的成功。已经提出了许多基于学习的计算机辅助诊断方法来实现乳腺癌诊断/病变分类。但是，其中大多数需要预定的ROI，然后对ROI内的病变进行分类。常规的分类骨架，例如VGG16和RESNET50，可以在没有ROI要求的情况下获得有希望的分类结果。但是这些模型缺乏解释性，因此限制了它们在临床实践中的使用。在这项研究中，我们提出了一种具有可解释特征表示的超声图像中乳腺癌诊断的新型无ROI模型。我们利用解剖学的先验知识，即恶性肿瘤和良性肿瘤在不同的组织层之间具有不同的空间关系，并提出了悬停转换器来提出这种先验知识。提出的悬停式跨界块水平和垂直地提取层间和层内空间信息。我们进行并释放一个开放的数据集GDPH＆SYSUCC，以用于公共汽车中的乳腺癌诊断。通过与四个基于CNN的模型和两个Vision Transformer模型进行比较，通过五倍的交叉验证来评估所提出的模型。它通过最佳模型可解释性实现最新的分类性能。同时，我们提出的模型在仅给出一张公交图像时，在乳腺癌诊断方面优于两名高级超声检查员。

人们普遍认为，污渍差异引起的颜色变化是组织病理学图像分析的关键问题。现有方法采用颜色匹配，染色分离，污渍转移或它们的组合以减轻污渍变化问题。在本文中，我们提出了一种用于组织病理学图像分析的新型染色自适应自我监督学习（SASSL）方法。我们的SASSL将一个域 - 交流训练模块集成到SSL框架中，以学习独特的特征，这些功能对各种转换和污渍变化都具有鲁棒性。所提出的SASSL被视为域不变特征提取的一般方法，可以通过对特定下游任务的特征进行细微调整特征来灵活地与任意下游组织病理学图像分析模块（例如核/组织分割）结合。我们进行了有关公开可用的病理图像分析数据集的实验，包括熊猫，乳腺癌和camelyon16数据集，以实现最先进的性能。实验结果表明，所提出的方法可以鲁棒地提高模型的特征提取能力，并在下游任务中实现稳定的性能改善。