Non-invasive prostate cancer detection from MRI has the potential to revolutionize patient care by providing early detection of clinically-significant disease (ISUP grade group >= 2), but has thus far shown limited positive predictive value. To address this, we present an MRI-based deep learning method for predicting clinically significant prostate cancer applicable to a patient population with subsequent ground truth biopsy results ranging from benign pathology to ISUP grade group~5. Specifically, we demonstrate that mixed supervision via diverse histopathological ground truth improves classification performance despite the cost of reduced concordance with image-based segmentation. That is, where prior approaches have utilized pathology results as ground truth derived from targeted biopsies and whole-mount prostatectomy to strongly supervise the localization of clinically significant cancer, our approach also utilizes weak supervision signals extracted from nontargeted systematic biopsies with regional localization to improve overall performance. Our key innovation is performing regression by distribution rather than simply by value, enabling use of additional pathology findings traditionally ignored by deep learning strategies. We evaluated our model on a dataset of 973 (testing n=160) multi-parametric prostate MRI exams collected at UCSF from 2015-2018 followed by MRI/ultrasound fusion (targeted) biopsy and systematic (nontargeted) biopsy of the prostate gland, demonstrating that deep networks trained with mixed supervision of histopathology can significantly exceed the performance of the Prostate Imaging-Reporting and Data System (PI-RADS) clinical standard for prostate MRI interpretation.

对于放射科医生和深度学习算法而言，MRI的早期前列腺癌检测和分期是极具挑战性的任务，但是向大型和多样化数据集学习的潜力仍然是提高其内部和整个诊所的概括能力的有希望的途径。为了对原型阶段算法进行此项启用，其中大多数现有研究仍然存在，在本文中，我们引入了一个灵活的联合学习框架，用于跨站点培训，验证和评估深前列腺癌检测算法。我们的方法利用了模型体系结构和数据的抽象表示，该表示允许使用NVFlare联合学习框架对未打磨的原型深度学习模型进行培训。我们的结果表明，使用专门的神经网络模型以及在加利福尼亚大学两家研究医院收集的专门神经网络模型以及不同的前列腺活检数据的前列腺癌检测和分类精度的提高，这证明了我们方法在适应不同数据集并改善MR-Biomarker发现的方法方面的功效。我们开源的FLTOOLS系统可以很容易地适应其他深度学习项目进行医学成像。

前列腺癌是美国男人的第二致致命癌症。虽然磁共振成像（MRI）越来越多地用于引导前列腺癌诊断的靶向活组织检查，但其效用仍然受到限制，因为假阳性和假否定的高率以及较低的读者协议。机器学习方法在前列腺MRI上检测和定位癌症可以帮助标准化放射科学诠释。然而，现有的机器学习方法不仅在模型架构中不等，而且还可以在用于模型培训的地面真理标签策略中。在这项研究中，我们比较不同的标记策略，即病理证实放射科标签，整个安装组织病理学图像上的病理学家标签，以及病变水平和像素级数字病理学家标签（先前验证了组织病理学图像上的深层学习算法以预测像素 - 整个安装组织病理学图像上的Gleason模式）。我们分析这些标签对训练有素的机器学习模型的性能的影响。我们的实验表明，用它们培训的（1）放射科标签和模型可能会错过癌症，或低估癌症程度，（2）与他们培训的数字病理学家标签和模型与病理学家标签有高度的一致性，而（3）用数字病理学家培训的模型标签在两种不同疾病分布的两种不同群组中达到最佳性能，而不管使用的模型建筑如何。数字病理学家标签可以减少与人类注释相关的挑战，包括劳动力，时间，和读者间变异性，并且可以通过使可靠的机器学习模型进行培训来检测和定位前列腺癌，帮助弥合前列腺放射学和病理学之间的差距在MRI。

肾细胞癌（RCC）是一种常见的癌症，随着临床行为的变化。懒惰的RCC通常是低级的，没有坏死，可以在没有治疗的情况下监测。激进的RCC通常是高级的，如果未及时检测和治疗，可能会导致转移和死亡。虽然大多数肾脏癌在CT扫描中都检测到，但分级是基于侵入性活检或手术的组织学。确定对CT图像的侵略性在临床上很重要，因为它促进了风险分层和治疗计划。这项研究旨在使用机器学习方法来识别与病理学特征相关的放射学特征，以促进评估CT图像而不是组织学上的癌症侵略性。本文提出了一种新型的自动化方法，即按区域（Corrfabr）相关的特征聚集，用于通过利用放射学和相应的不对齐病理学图像之间的相关性来对透明细胞RCC进行分类。 CORRFABR由三个主要步骤组成：（1）特征聚集，其中从放射学和病理图像中提取区域级特征，（2）融合，放射学特征与病理特征相关的放射学特征在区域级别上学习，并且（3）在其中预测的地方学到的相关特征用于仅使用CT作为输入来区分侵略性和顽固的透明细胞RCC。因此，在训练过程中，Corrfabr从放射学和病理学图像中学习，但是在没有病理图像的情况下，Corrfabr将使用CORFABR将侵略性与顽固的透明细胞RCC区分开。 Corrfabr仅比放射学特征改善了分类性能，二进制分类F1分数从0.68（0.04）增加到0.73（0.03）。这证明了将病理疾病特征纳入CT图像上透明细胞RCC侵袭性的分类的潜力。

据我们所知，所有用于前列腺癌的计算机辅助检测和诊断（CAD）系统（PCA）检测仅考虑双参数磁共振成像（BP-MRI），包括T2W和ADC序列，同时排除了4D灌注序列，该序列排除了4D灌注序列，该序列不包括4D灌注序列，该序列不包括T2W和ADC序列。但是，是此诊断任务的标准临床方案的一部分。在本文中，我们质疑将灌注成像中信息整合到深神经体系结构中的策略。为此，我们评估了几种方法来在U-NET等U-NET中编码灌注信息，还考虑了早期融合策略和中期融合策略。我们将多参数MRI（MP-MRI）模型的性能与基于219 MP-MRI考试的私有数据集的基线BP-MRI模型进行了比较。从动态对比度增强的MR检查得出的灌注图显示出对PCA病变的分割和分级性能的积极影响，尤其是对应于洗涤曲线最大斜率以及TMAX灌注图的3D MR体积。无论融合策略如何中型融合策略，也与最新技术相比，还达到了竞争性的科恩的喀巴评分。

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。

多参数磁共振成像（MPMRI）在检测前列腺癌病变中的作用越来越大。因此，解释这些扫描的医学专业人员通过使用计算机辅助检测系统来减少人为错误的风险。但是，系统实施中使用的各种算法产生了不同的结果。在这里，我们研究了每个前列腺区域的最佳机器学习分类器。我们还发现了明显的功能，以阐明模型的分类原理。在提供的数据中，我们收集并增强了T2加权图像和明显的扩散系数MAP图像，以首先通过三阶统计特征提取作为机器学习分类器的输入。对于我们的深度学习分类器，我们使用卷积神经网（CNN）体系结构进行自动提取和分类。通过显着映射以了解内部的分类机制，可以改善CNN结果的可解释性。最终，我们得出的结论是，有效检测周围和前纤维肌间基质（AS）病变更多地取决于统计分布特征，而过渡区（TZ）的病变更多地取决于纹理特征。合奏算法最适合PZ和TZ区域，而CNN在AS区域中最好。这些分类器可用于验证放射科医生的预测，并减少怀疑患有前列腺癌的患者的阅读差异。还可以进一步研究这项研究中报告的显着特征，以更好地了解使用mpMRI的前列腺病变的隐藏特征和生物标志物。

基于深入的学习的诊断性能随着更多的注释数据而增加，但手动注释是大多数领域的瓶颈。专家在临床常规期间评估诊断图像，并在报告中写出他们的调查结果。基于临床报告的自动注释可以克服手动标记瓶颈。我们假设可以使用这些报告的稀疏信息引导的模型预测来生成用于检测任务的密度注释。为了证明疗效，我们在放射学报告中临床显着发现的数量指导的临床上显着的前列腺癌（CSPCA）注释。我们包括7,756个前列腺MRI检查，其中3,050人被手动注释，4,706次自动注释。我们对手动注释的子集进行了自动注释质量：我们的得分提取正确地确定了99.3 \％$ 99.3 \％$ 99.3 \％$的CSPCA病变数量，我们的CSPCA分段模型正确地本地化了83.8 \ PM 1.1 \％$的病变。我们评估了来自外部中心的300名检查前列腺癌检测表现，具有组织病理学证实的基础事实。通过自动标记的考试增强培训集改善了在接收器的患者的诊断区域，从$ 88.1 \ pm 1.1 \％$至89.8 \ pm 1.0 \％$（$ p = 1.2 \ cdot 10 ^ { - 4} $ ）每案中的一个错误阳性的基于病变的敏感性，每案件从79.2美元2.8 \％$ 85.4 \ PM 1.9 \％$（$ P <10 ^ { - 4} $），以$ alm \ pm std。$超过15个独立运行。这种改进的性能展示了我们报告引导的自动注释的可行性。源代码在https://github.com/diagnijmegen/report-guiding-annotation上公开可用。最佳的CSPCA检测算法在https://grand-challenge.org/algorithms/bpmri-cspca-detection-report-guiding-annotations/中提供。

从历史上看，患者数据集已用于开发和验证PET/MRI和PET/CT的各种重建算法。为了使这种算法开发，无需获得数百个患者检查，在本文中，我们展示了一种深度学习技术，可以从丰富的全身MRI中产生合成但逼真的全身宠物纹状体。具体来说，我们使用56 $^{18} $ F-FDG-PET/MRI考试的数据集训练3D残差UNET来预测全身T1加权MRI的生理PET摄取。在训练中，我们实施了平衡的损失函数，以在较大的动态范围内产生逼真的吸收，并沿着层析成像线的响应线对模仿宠物的获取产生计算的损失。预测的PET图像预计会产生合成宠物飞行时间（TOF）正式图，可与供应商提供的PET重建算法一起使用，包括使用基于CT的衰减校正（CTAC）和基于MR的衰减校正（MRAC（MRAC） ）。由此产生的合成数据概括了生理学$^{18} $ f-fdg摄取，例如高摄取量位于大脑和膀胱，以及肝脏，肾脏，心脏和肌肉的吸收。为了模拟高摄取的异常，我们还插入合成病变。我们证明，该合成PET数据可以与实际PET数据互换使用，用于比较CT和基于MR的衰减校正方法的PET量化任务，与使用真实数据相比，在平均值中实现了$ \ leq 7.6 \％$误差。这些结果共同表明，所提出的合成PET数据管道可以合理地用于开发，评估和验证PET/MRI重建方法。

多发性硬化症（MS）是中枢神经系统的慢性炎症和退行性疾病，其特征在于，白色和灰质的外观与个体患者的神经症状和标志进行地平整相关。磁共振成像（MRI）提供了详细的体内结构信息，允许定量和分类MS病变，其批判性地通知疾病管理。传统上，MS病变在2D MRI切片上手动注释，一个流程效率低，易于观察室内误差。最近，已经提出了自动统计成像分析技术以基于MRI体素强度检测和分段段病变。然而，它们的有效性受到MRI数据采集技术的异质性和MS病变的外观的限制。通过直接从图像学习复杂的病变表现，深度学习技术已经在MS病变分割任务中取得了显着的突破。在这里，我们提供了全面审查最先进的自动统计和深度学习MS分段方法，并讨论当前和未来的临床应用。此外，我们审查了域适应等技术策略，以增强现实世界临床环境中的MS病变分段。

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。

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。

动机：在超声引导活检过程中检测前列腺癌是具有挑战性的。癌症的高度异质外观，超声伪像的存在和噪声都导致了这些困难。高频超声成像的最新进展 - 微拆卸 - 在高分辨率下大大提高了组织成像的能力。我们的目的是研究专门针对微型启动引导的前列腺癌活检的强大深度学习模型的发展。对于临床采用的模型，一个关键的挑战是设计一种可以确定癌症的解决方案，同时从粗略的组织病理学测量中学习引入弱标签的活检样品。方法：我们使用了从194例接受了前列腺活检的患者中获得的微型图像的数据集。我们使用共同教学范式来训练一个深层模型，以处理标签中的噪声，以及一种证据深度学习方法进行不确定性估计。我们使用准确性与信心的临床相关指标评估了模型的性能。结果：我们的模型实现了对预测不确定性的良好估计，而面积为88 $ \％$。联合结合中的共同教学和证据深度学习的使用比单独单独的不确定性估计明显更好。在不确定性估计中，我们还提供了与最先进的比较。

Clinical diagnostic and treatment decisions rely upon the integration of patient-specific data with clinical reasoning. Cancer presents a unique context that influence treatment decisions, given its diverse forms of disease evolution. Biomedical imaging allows noninvasive assessment of disease based on visual evaluations leading to better clinical outcome prediction and therapeutic planning. Early methods of brain cancer characterization predominantly relied upon statistical modeling of neuroimaging data. Driven by the breakthroughs in computer vision, deep learning became the de facto standard in the domain of medical imaging. Integrated statistical and deep learning methods have recently emerged as a new direction in the automation of the medical practice unifying multi-disciplinary knowledge in medicine, statistics, and artificial intelligence. In this study, we critically review major statistical and deep learning models and their applications in brain imaging research with a focus on MRI-based brain tumor segmentation. The results do highlight that model-driven classical statistics and data-driven deep learning is a potent combination for developing automated systems in clinical oncology.

前列腺癌是男性癌症死亡的最常见原因之一。对非侵入性和准确诊断方法的需求不断增长，促进目前在临床实践中的标准前列腺癌风险评估。尽管如此，从多游幂磁共振图像中开发前列腺癌诊断中的计算机辅助癌症诊断仍然是一个挑战。在这项工作中，我们提出了一种新的深度学习方法，可以通过构建两阶段多数量多流卷积神经网络（CNN）基于架构架构的相应磁共振图像中的前列腺病变自动分类。在不实现复杂的图像预处理步骤或第三方软件的情况下，我们的框架在接收器操作特性（ROC）曲线值为0.87的接收器下实现了该区域的分类性能。结果表现出大部分提交的方法，并分享了普罗妥克斯挑战组织者报告的最高价值。我们拟议的基于CNN的框架反映了辅助前列腺癌中的医学图像解释并减少不必要的活组织检查的可能性。

迄今为止，已经提出了几种使用磁共振成像（MRI）鉴定/分割多发性硬化病（MS）病变的自动化策略，但它们的表现均优于人类专家，它们的作用差异很大。这主要是由于：MRI不稳定性起源于：歧义； MS的特殊变异； MRI关于MS的非特异性。医师部分管理依赖放射学/临床/解剖背景和经验的歧义产生的不确定性。为了模仿人类的诊断，我们提出了一个自动化框架，用于基于三个关键概念的MRI识别/分割MS病变的自动框架：1。不确定性建模； 2.两个分别训练的CNN的建议，一个针对病变优化的，另一个针对周围环境的病变进行了优化，分别针对轴向，冠状和矢状方向重复； 3.合奏分类器的定义合并不同CNN收集的信息。提出的框架经过单个成像模式，即流体侵蚀的反转恢复（FLAIR）的2016年MSSEG基准公共数据集进行了训练，验证和测试。与地面真相和7个人类评估者的比较证明，自动化者和人类评估者之间没有显着差异。

人工智能（AI）技术具有重要潜力，可以实现有效，鲁棒和自动的图像表型，包括识别细微图案。基于AI的检测搜索图像空间基于模式和特征来找到兴趣区域。存在一种良性的肿瘤组织学，可以通过使用图像特征的基于AI的分类方法来识别。图像从图像中提取可用于的可覆盖方式，可以通过显式（手工/工程化）和深度辐射谱系框架来探索途径。辐射瘤分析有可能用作非侵入性技术，以准确表征肿瘤，以改善诊断和治疗监测。这项工作介绍基于AI的技术，专注于肿瘤宠物和PET / CT成像，用于不同的检测，分类和预测/预测任务。我们还讨论了所需的努力，使AI技术转换为常规临床工作流程，以及潜在的改进和互补技术，例如在电子健康记录和神经象征性AI技术上使用自然语言处理。

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).

本文提出了第二版的头部和颈部肿瘤（Hecktor）挑战的概述，作为第24届医学图像计算和计算机辅助干预（Miccai）2021的卫星活动。挑战由三个任务组成与患有头颈癌（H＆N）的患者的PET / CT图像的自动分析有关，专注于oropharynx地区。任务1是FDG-PET / CT图像中H＆N主肿瘤肿瘤体积（GTVT）的自动分割。任务2是来自同一FDG-PET / CT的进展自由生存（PFS）的自动预测。最后，任务3与任务2的任务2与参与者提供的地面真理GTVT注释相同。这些数据从六个中心收集，总共325个图像，分为224个培训和101个测试用例。通过103个注册团队和448个结果提交的重要参与，突出了对挑战的兴趣。在第一任务中获得0.7591的骰子相似度系数（DSC），分别在任务2和3中的0.7196和0.6978的一致性指数（C-Index）。在所有任务中，发现这种方法的简单性是确保泛化性能的关键。 PFS预测性能在任务2和3中的比较表明，提供GTVT轮廓对于实现最佳结果，这表明可以使用完全自动方法。这可能避免了对GTVT轮廓的需求，用于可重复和大规模的辐射瘤研究的开头途径，包括千元潜在的受试者。

最近关于Covid-19的研究表明，CT成像提供了评估疾病进展和协助诊断的有用信息，以及帮助理解疾病。有越来越多的研究，建议使用深度学习来使用胸部CT扫描提供快速准确地定量Covid-19。兴趣的主要任务是胸部CT扫描的肺和肺病变的自动分割，确认或疑似Covid-19患者。在这项研究中，我们使用多中心数据集比较12个深度学习算法，包括开源和内部开发的算法。结果表明，合并不同的方法可以提高肺部分割，二元病变分割和多种子病变分割的总体测试集性能，从而分别为0.982,0.724和0.469的平均骰子分别。将得到的二元病变分段为91.3ml的平均绝对体积误差。通常，区分不同病变类型的任务更加困难，分别具有152mL的平均绝对体积差，分别为整合和磨碎玻璃不透明度为0.369和0.523的平均骰子分数。所有方法都以平均体积误差进行二元病变分割，该分段优于人类评估者的视觉评估，表明这些方法足以用于临床实践中使用的大规模评估。