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。

Modern machine learning pipelines, in particular those based on deep learning (DL) models, require large amounts of labeled data. For classification problems, the most common learning paradigm consists of presenting labeled examples during training, thus providing strong supervision on what constitutes positive and negative samples. This constitutes a major obstacle for the development of DL models in radiology--in particular for cross-sectional imaging (e.g., computed tomography [CT] scans)--where labels must come from manual annotations by expert radiologists at the image or slice-level. These differ from examination-level annotations, which are coarser but cheaper, and could be extracted from radiology reports using natural language processing techniques. This work studies the question of what kind of labels should be collected for the problem of intracranial hemorrhage detection in brain CT. We investigate whether image-level annotations should be preferred to examination-level ones. By framing this task as a multiple instance learning problem, and employing modern attention-based DL architectures, we analyze the degree to which different levels of supervision improve detection performance. We find that strong supervision (i.e., learning with local image-level annotations) and weak supervision (i.e., learning with only global examination-level labels) achieve comparable performance in examination-level hemorrhage detection (the task of selecting the images in an examination that show signs of hemorrhage) as well as in image-level hemorrhage detection (highlighting those signs within the selected images). Furthermore, we study this behavior as a function of the number of labels available during training. Our results suggest that local labels may not be necessary at all for these tasks, drastically reducing the time and cost involved in collecting and curating datasets.

组织病理学图像包含丰富的表型信息和病理模式，这是疾病诊断的黄金标准，对于预测患者预后和治疗结果至关重要。近年来，在临床实践中迫切需要针对组织病理学图像的计算机自动化分析技术，而卷积神经网络代表的深度学习方法已逐渐成为数字病理领域的主流。但是，在该领域获得大量细粒的注释数据是一项非常昂贵且艰巨的任务，这阻碍了基于大量注释数据的传统监督算法的进一步开发。最新的研究开始从传统的监督范式中解放出来，最有代表性的研究是基于弱注释，基于有限的注释的半监督学习范式以及基于自我监督的学习范式的弱监督学习范式的研究图像表示学习。这些新方法引发了针对注释效率的新自动病理图像诊断和分析。通过对130篇论文的调查，我们对从技术和方法论的角度来看，对计算病理学领域中有关弱监督学习，半监督学习以及自我监督学习的最新研究进行了全面的系统综述。最后，我们提出了这些技术的关键挑战和未来趋势。

Jitendra Malik once said, "Supervision is the opium of the AI researcher". Most deep learning techniques heavily rely on extreme amounts of human labels to work effectively. In today's world, the rate of data creation greatly surpasses the rate of data annotation. Full reliance on human annotations is just a temporary means to solve current closed problems in AI. In reality, only a tiny fraction of data is annotated. Annotation Efficient Learning (AEL) is a study of algorithms to train models effectively with fewer annotations. To thrive in AEL environments, we need deep learning techniques that rely less on manual annotations (e.g., image, bounding-box, and per-pixel labels), but learn useful information from unlabeled data. In this thesis, we explore five different techniques for handling AEL.

Prostate cancer is the most common cancer in men worldwide and the second leading cause of cancer death in the United States. One of the prognostic features in prostate cancer is the Gleason grading of histopathology images. The Gleason grade is assigned based on tumor architecture on Hematoxylin and Eosin (H&E) stained whole slide images (WSI) by the pathologists. This process is time-consuming and has known interobserver variability. In the past few years, deep learning algorithms have been used to analyze histopathology images, delivering promising results for grading prostate cancer. However, most of the algorithms rely on the fully annotated datasets which are expensive to generate. In this work, we proposed a novel weakly-supervised algorithm to classify prostate cancer grades. The proposed algorithm consists of three steps: (1) extracting discriminative areas in a histopathology image by employing the Multiple Instance Learning (MIL) algorithm based on Transformers, (2) representing the image by constructing a graph using the discriminative patches, and (3) classifying the image into its Gleason grades by developing a Graph Convolutional Neural Network (GCN) based on the gated attention mechanism. We evaluated our algorithm using publicly available datasets, including TCGAPRAD, PANDA, and Gleason 2019 challenge datasets. We also cross validated the algorithm on an independent dataset. Results show that the proposed model achieved state-of-the-art performance in the Gleason grading task in terms of accuracy, F1 score, and cohen-kappa. The code is available at https://github.com/NabaviLab/Prostate-Cancer.

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。

病理诊所中癌症的诊断，预后和治疗性决策现在可以基于对多吉吉像素组织图像的分析，也称为全斜图像（WSIS）。最近，已经提出了深层卷积神经网络（CNN）来得出无监督的WSI表示。这些很有吸引力，因为它们不太依赖于繁琐的专家注释。但是，一个主要的权衡是，较高的预测能力通常以解释性为代价，这对他们的临床使用构成了挑战，通常通常期望决策中的透明度。为了应对这一挑战，我们提出了一个基于Deep CNN的手工制作的框架，用于构建整体WSI级表示。基于有关变压器在自然语言处理领域的内部工作的最新发现，我们将其过程分解为一个更透明的框架，我们称其为手工制作的组织学变压器或H2T。基于我们涉及各种数据集的实验，包括总共5,306个WSI，结果表明，与最近的最新方法相比，基于H2T的整体WSI级表示具有竞争性能，并且可以轻松用于各种下游分析任务。最后，我们的结果表明，H2T框架的最大14倍，比变压器模型快14倍。

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。

使用深度学习模型从组织学数据中诊断癌症提出了一些挑战。这些图像中关注区域（ROI）的癌症分级和定位通常依赖于图像和像素级标签，后者需要昂贵的注释过程。深度弱监督的对象定位（WSOL）方法为深度学习模型的低成本培训提供了不同的策略。仅使用图像级注释，可以训练这些方法以对图像进行分类，并为ROI定位进行分类类激活图（CAM）。本文综述了WSOL的​​最先进的DL方法。我们提出了一种分类法，根据模型中的信息流，将这些方法分为自下而上和自上而下的方法。尽管后者的进展有限，但最近的自下而上方法目前通过深层WSOL方法推动了很多进展。早期作品的重点是设计不同的空间合并功能。但是，这些方法达到了有限的定位准确性，并揭示了一个主要限制 - 凸轮的不足激活导致了高假阴性定位。随后的工作旨在减轻此问题并恢复完整的对象。评估和比较了两个具有挑战性的组织学数据集的分类和本地化准确性，对我们的分类学方法进行了评估和比较。总体而言，结果表明定位性能差，特别是对于最初设计用于处理自然图像的通用方法。旨在解决组织学数据挑战的方法产生了良好的结果。但是，所有方法都遭受高假阳性/阴性定位的影响。在组织学中应用深WSOL方法的应用是四个关键的挑战 - 凸轮的激活下/过度激活，对阈值的敏感性和模型选择。

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。

美国和全球的两个主要死亡原因是中风和心肌梗塞。两者的根本原因是由破裂或侵蚀的不稳定的动脉粥样硬化斑块释放的，这些斑块阻塞了心脏（心肌梗塞）或大脑（中风）的血管。临床研究表明，在斑块破裂或侵蚀事件中，斑块组成比病变大小更重要。为了确定斑块组成，计算了3D心血管免疫荧光图像的各种细胞类型的斑块病变。但是，手动计算这些细胞是昂贵的，耗时的，并且容易发生人为错误。手动计数的这些挑战激发了对自动化方法进行定位和计算图像中细胞的需求。这项研究的目的是开发一种自动方法，以最少的注释工作在3D免疫荧光图像中准确检测和计数细胞。在这项研究中，我们使用弱监督的学习方法使用点注释来训练悬停网络分割模型，以检测荧光图像中的核。使用点注释的优点是，与像素的注释相比，它们需要更少的精力。为了使用点注释训练悬停的网络模型，我们采用了一种普遍使用的群集标记方法，将点注释转换为精确的细胞核二进制掩模。传统上，这些方法从点注释产生了二进制面具，使该物体周围的区域未标记（通常在模型训练中被忽略）。但是，这些区域可能包含重要信息，有助于确定细胞之间的边界。因此，我们在这些区域使用了熵最小化的损失函数，以鼓励模型在未标记区域上输出更自信的预测。我们的比较研究表明，使用我们的弱训练的悬停网络模型...

机器学习和深度学习方法对医学的计算机辅助预测成为必需的，在乳房X光检查领域也具有越来越多的应用。通常，这些算法训练，针对特定任务，例如，病变的分类或乳房X乳线图的病理学状态的预测。为了获得患者的综合视图，随后整合或组合所有针对同一任务培训的模型。在这项工作中，我们提出了一种管道方法，我们首先培训一组个人，任务特定的模型，随后调查其融合，与标准模型合并策略相反。我们使用混合患者模型的深度学习模型融合模型预测和高级功能，以在患者水平上构建更强的预测因子。为此，我们提出了一种多分支深度学习模型，其跨不同任务和乳房X光检查有效地融合了功能，以获得全面的患者级预测。我们在公共乳房X线摄影数据，即DDSM及其策划版本CBIS-DDSM上培训并评估我们的全部管道，并报告AUC评分为0.962，以预测任何病变和0.791的存在，以预测患者水平对恶性病变的存在。总体而言，与标准模型合并相比，我们的融合方法将显着提高AUC得分高达0.04。此外，通过提供与放射功能相关的特定于任务的模型结果，提供了与放射性特征相关的任务特定模型结果，我们的管道旨在密切支持放射科学家的阅读工作流程。

组织学图像中核和腺体的实例分割是用于癌症诊断，治疗计划和生存分析的计算病理学工作流程中的重要一步。随着现代硬件的出现，大规模质量公共数据集的最新可用性以及社区组织的宏伟挑战已经看到了自动化方法的激增，重点是特定领域的挑战，这对于技术进步和临床翻译至关重要。在这项调查中，深入分析了过去五年（2017-2022）中发表的原子核和腺体实例细分的126篇论文，进行了深入分析，讨论了当前方法的局限性和公开挑战。此外，提出了潜在的未来研究方向，并总结了最先进方法的贡献。此外，还提供了有关公开可用数据集的概括摘要以及关于说明每种挑战的最佳性能方法的巨大挑战的详细见解。此外，我们旨在使读者现有研究的现状和指针在未来的发展方向上开发可用于临床实践的方法，从而可以改善诊断，分级，预后和癌症的治疗计划。据我们所知，以前没有工作回顾了朝向这一方向的组织学图像中的实例细分。

Molecular and genomic properties are critical in selecting cancer treatments to target individual tumors, particularly for immunotherapy. However, the methods to assess such properties are expensive, time-consuming, and often not routinely performed. Applying machine learning to H&E images can provide a more cost-effective screening method. Dozens of studies over the last few years have demonstrated that a variety of molecular biomarkers can be predicted from H&E alone using the advancements of deep learning: molecular alterations, genomic subtypes, protein biomarkers, and even the presence of viruses. This article reviews the diverse applications across cancer types and the methodology to train and validate these models on whole slide images. From bottom-up to pathologist-driven to hybrid approaches, the leading trends include a variety of weakly supervised deep learning-based approaches, as well as mechanisms for training strongly supervised models in select situations. While results of these algorithms look promising, some challenges still persist, including small training sets, rigorous validation, and model explainability. Biomarker prediction models may yield a screening method to determine when to run molecular tests or an alternative when molecular tests are not possible. They also create new opportunities in quantifying intratumoral heterogeneity and predicting patient outcomes.

肺癌是最致命的癌症之一，部分诊断和治疗取决于肿瘤的准确描绘。目前是最常见的方法的人以人为本的分割，须遵守观察者间变异性，并且考虑到专家只能提供注释的事实，也是耗时的。最近展示了有前途的结果，自动和半自动肿瘤分割方法。然而，随着不同的研究人员使用各种数据集和性能指标验证了其算法，可靠地评估这些方法仍然是一个开放的挑战。通过2018年IEEE视频和图像处理（VIP）杯竞赛创建的计算机断层摄影扫描（LOTUS）基准测试的肺起源肿瘤分割的目标是提供唯一的数据集和预定义的指标，因此不同的研究人员可以开发和以统一的方式评估他们的方法。 2018年VIP杯始于42个国家的全球参与，以获得竞争数据。在注册阶段，有129名成员组成了来自10个国家的28个团队，其中9个团队将其达到最后阶段，6队成功完成了所有必要的任务。简而言之，竞争期间提出的所有算法都是基于深度学习模型与假阳性降低技术相结合。三种决赛选手开发的方法表明，有希望的肿瘤细分导致导致越来越大的努力应降低假阳性率。本次竞争稿件概述了VIP-Cup挑战，以及所提出的算法和结果。

Point cloud segmentation is a fundamental task in 3D. Despite recent progress on point cloud segmentation with the power of deep networks, current learning methods based on the clean label assumptions may fail with noisy labels. Yet, class labels are often mislabeled at both instance-level and boundary-level in real-world datasets. In this work, we take the lead in solving the instance-level label noise by proposing a Point Noise-Adaptive Learning (PNAL) framework. Compared to noise-robust methods on image tasks, our framework is noise-rate blind, to cope with the spatially variant noise rate specific to point clouds. Specifically, we propose a point-wise confidence selection to obtain reliable labels from the historical predictions of each point. A cluster-wise label correction is proposed with a voting strategy to generate the best possible label by considering the neighbor correlations. To handle boundary-level label noise, we also propose a variant ``PNAL-boundary " with a progressive boundary label cleaning strategy. Extensive experiments demonstrate its effectiveness on both synthetic and real-world noisy datasets. Even with $60\%$ symmetric noise and high-level boundary noise, our framework significantly outperforms its baselines, and is comparable to the upper bound trained on completely clean data. Moreover, we cleaned the popular real-world dataset ScanNetV2 for rigorous experiment. Our code and data is available at https://github.com/pleaseconnectwifi/PNAL.

X-ray imaging technology has been used for decades in clinical tasks to reveal the internal condition of different organs, and in recent years, it has become more common in other areas such as industry, security, and geography. The recent development of computer vision and machine learning techniques has also made it easier to automatically process X-ray images and several machine learning-based object (anomaly) detection, classification, and segmentation methods have been recently employed in X-ray image analysis. Due to the high potential of deep learning in related image processing applications, it has been used in most of the studies. This survey reviews the recent research on using computer vision and machine learning for X-ray analysis in industrial production and security applications and covers the applications, techniques, evaluation metrics, datasets, and performance comparison of those techniques on publicly available datasets. We also highlight some drawbacks in the published research and give recommendations for future research in computer vision-based X-ray analysis.

组织病理学癌症诊断已经变得更加复杂，并且越来越多的活组织检查是大多数病理实验室的挑战。因此，用于评估组织病理学癌细胞的自动化方法的发展是值。在这项研究中，我们使用了来自挪威队的624个整个乳腺癌（WSIS）乳腺癌。我们提出了一种级联卷积神经网络设计，称为H2G-NET，用于千兆子宫内病理学图像的语义分割。该设计涉及使用PATCH-WISE方法的检测阶段，以及使用卷积AutoEncoder的细化阶段。为了验证设计，我们进行了一个消融研究，以评估所选组分在管道上对肿瘤分割的影响。指导分割，使用等级取样和深热敷细化，在分割组织病理学图像时被证明是有益的。当使用细化网络后，我们发现了一种显着的改进，以便后处理产生的肿瘤分割热量。整体最佳设计在90个WSIS的独立测试集中实现了0.933的骰子得分。该设计表现优于单分辨率方法，例如使用MobileNetv2（0.872）和低分辨率U-Net（0.874）的聚类引导，Patch-Wise高分辨率分类。此外，代表性X400 WSI的分割〜58秒，仅使用CPU。调查结果展示了利用细化网络来改善修补程序预测的潜力。解决方案是有效的，不需要重叠的补丁推断或合并。此外，我们表明，可以使用随机采样方案训练深度神经网络，该方案同时在多个不同的标签上余下，而无需在磁盘上存储斑块。未来的工作应涉及更有效的补丁生成和采样，以及改进的聚类。

语义图像分割是手术中的背景知识和自治机器人的重要前提。本领域的状态专注于在微创手术期间获得的传统RGB视频数据，但基于光谱成像数据的全景语义分割并在开放手术期间获得几乎没有注意到日期。为了解决文献中的这种差距，我们正在研究基于在开放手术环境中获得的猪的高光谱成像（HSI）数据的以下研究问题：（1）基于神经网络的HSI数据的充分表示是完全自动化的器官分割，尤其是关于数据的空间粒度（像素与Superpixels与Patches与完整图像）的空间粒度？ （2）在执行语义器官分割时，是否有利用HSI数据使用HSI数据，即RGB数据和处理的HSI数据（例如氧合等组织参数）？根据基于20猪的506个HSI图像的全面验证研究，共注释了19个类，基于深度的学习的分割性能 - 贯穿模态 - 与输入数据的空间上下文一致。未处理的HSI数据提供优于RGB数据或来自摄像机提供商的处理数据，其中优势随着输入到神经网络的输入的尺寸而增加。最大性能（应用于整个图像的HSI）产生了0.89（标准偏差（SD）0.04）的平均骰子相似度系数（DSC），其在帧间间变异性（DSC为0.89（SD 0.07）的范围内。我们得出结论，HSI可以成为全自动手术场景理解的强大的图像模型，其具有传统成像的许多优点，包括恢复额外功能组织信息的能力。

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。