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。
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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。
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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。
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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。
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新的SARS-COV-2大流行病也被称为Covid-19一直在全世界蔓延,导致生活猖獗。诸如CT,X射线等的医学成像在通过呈现器官功能的视觉表示来诊断患者时起着重要作用。然而,对于任何分析这种扫描的放射科学家是一种乏味且耗时的任务。新兴的深度学习技术展示了它的优势,在分析诸如Covid-19等疾病和病毒的速度更快的诊断中有助于帮助。在本文中,提出了一种基于自动化的基于深度学习的模型CoVID-19层级分割网络(CHS-Net),其用作语义层次分段器,以通过使用两个级联的CT医学成像来识别来自肺轮廓的Covid-19受感染的区域剩余注意力撤销U-NET(RAIU-Net)模型。 Raiu-net包括具有频谱空间和深度关注网络(SSD)的剩余成立U-Net模型,该网络(SSD)是由深度可分离卷积和混合池(MAX和频谱池)的收缩和扩展阶段开发的,以有效地编码和解码语义和不同的分辨率信息。 CHS-NET接受了分割损失函数的培训,该损失函数是二进制交叉熵损失和骰子损失的平均值,以惩罚假阴性和假阳性预测。将该方法与最近提出的方法进行比较,并使用标准度量评估,如准确性,精度,特异性,召回,骰子系数和jaccard相似度以及与Gradcam ++和不确定性地图的模型预测的可视化解释。随着广泛的试验,观察到所提出的方法优于最近提出的方法,并有效地将Covid-19受感染的地区进行肺部。
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变形金刚占据了自然语言处理领域,最近影响了计算机视觉区域。在医学图像分析领域中,变压器也已成功应用于全栈临床应用,包括图像合成/重建,注册,分割,检测和诊断。我们的论文旨在促进变压器在医学图像分析领域的认识和应用。具体而言,我们首先概述了内置在变压器和其他基本组件中的注意机制的核心概念。其次,我们回顾了针对医疗图像应用程序量身定制的各种变压器体系结构,并讨论其局限性。在这篇综述中,我们调查了围绕在不同学习范式中使用变压器,提高模型效率及其与其他技术的耦合的关键挑战。我们希望这篇评论可以为读者提供医学图像分析领域的读者的全面图片。
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人类生理学中的各种结构遵循特异性形态,通常在非常细的尺度上表达复杂性。这种结构的例子是胸前气道,视网膜血管和肝血管。可以观察到可以观察到可以观察到可以观察到可以观察到空间排列的磁共振成像(MRI),计算机断层扫描(CT),光学相干断层扫描(OCT)等医学成像模式(MRI),计算机断层扫描(CT),可以观察到空间排列的大量2D和3D图像的集合。这些结构在医学成像中的分割非常重要,因为对结构的分析提供了对疾病诊断,治疗计划和预后的见解。放射科医生手动标记广泛的数据通常是耗时且容易出错的。结果,在过去的二十年中,自动化或半自动化的计算模型已成为医学成像的流行研究领域,迄今为止,许多计算模型已经开发出来。在这项调查中,我们旨在对当前公开可用的数据集,细分算法和评估指标进行全面审查。此外,讨论了当前的挑战和未来的研究方向。
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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.
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深度学习技术的进步为生物医学图像分析应用产生了巨大的贡献。随着乳腺癌是女性中最致命的疾病,早期检测是提高生存能力的关键手段。如超声波的医学成像呈现出色器官功能的良好视觉表现;然而,对于任何分析这种扫描的放射科学家,这种扫描是挑战和耗时,这延迟了诊断过程。虽然提出了各种深度学习的方法,但是通过乳房超声成像介绍了具有最有效的残余交叉空间关注引导u-Net(RCA-IUnet)模型的最小训练参数,以进一步改善肿瘤分割不同肿瘤尺寸的分割性能。 RCA-IUNET模型跟随U-Net拓扑,剩余初始化深度可分离卷积和混合池(MAX池和光谱池)层。此外,添加了交叉空间注意滤波器以抑制无关的特征并专注于目标结构。建议模型的分割性能在使用标准分割评估指标的两个公共数据集上验证,其中它表现出其他最先进的分段模型。
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Image segmentation is a key topic in image processing and computer vision with applications such as scene understanding, medical image analysis, robotic perception, video surveillance, augmented reality, and image compression, among many others. Various algorithms for image segmentation have been developed in the literature. Recently, due to the success of deep learning models in a wide range of vision applications, there has been a substantial amount of works aimed at developing image segmentation approaches using deep learning models. In this survey, we provide a comprehensive review of the literature at the time of this writing, covering a broad spectrum of pioneering works for semantic and instance-level segmentation, including fully convolutional pixel-labeling networks, encoder-decoder architectures, multi-scale and pyramid based approaches, recurrent networks, visual attention models, and generative models in adversarial settings. We investigate the similarity, strengths and challenges of these deep learning models, examine the most widely used datasets, report performances, and discuss promising future research directions in this area.
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脑肿瘤分割是医学图像分析中最具挑战性问题之一。脑肿瘤细分的目标是产生准确描绘脑肿瘤区域。近年来,深入学习方法在解决各种计算机视觉问题时表现出了有希望的性能,例如图像分类,对象检测和语义分割。基于深度学习的方法已经应用于脑肿瘤细分并取得了有希望的结果。考虑到最先进技术所制作的显着突破,我们使用本调查来提供最近开发的深层学习脑肿瘤分割技术的全面研究。在本次调查中选择并讨论了100多篇科学论文,广泛地涵盖了网络架构设计,在不平衡条件下的细分等技术方面,以及多种方式流程。我们还为未来的发展方向提供了富有洞察力的讨论。
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脑肿瘤是最常见和最致命的疾病,可在所有年龄组中发现。通常,采用MRI模态来通过放射科医师鉴定和诊断肿瘤。肿瘤区域的正确鉴定及其类型可以帮助诊断随访治疗计划的肿瘤。然而,对于任何分析这种扫描的放射科学家是一种复杂且耗时的任务。基于深度学习的计算机辅助诊断系统的动机,本文提出了使用MRI图像对脑肿瘤区域进行分类和分割脑肿瘤区域的多任务注意力引导的编码器。Mag-Net培训和评估了图的图解数据集,包括冠状,轴向和矢状瘤,具有3种肿瘤脑膜瘤,胶质瘤和垂体肿瘤。通过详尽的实验试验,模型与现有最先进的模型相比,实现了有希望的结果,同时在其他最先进的模型中具有至少数量的培训参数。
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深度学习属于人工智能领域,机器执行通常需要某种人类智能的任务。类似于大脑的基本结构,深度学习算法包括一种人工神经网络,其类似于生物脑结构。利用他们的感官模仿人类的学习过程,深入学习网络被送入(感官)数据,如文本,图像,视频或声音。这些网络在不同的任务中优于最先进的方法,因此,整个领域在过去几年中看到了指数增长。这种增长在过去几年中每年超过10,000多种出版物。例如,只有在医疗领域中的所有出版物中覆盖的搜索引擎只能在Q3 2020中覆盖所有出版物的子集,用于搜索术语“深度学习”,其中大约90%来自过去三年。因此,对深度学习领域的完全概述已经不可能在不久的将来获得,并且在不久的将来可能会难以获得难以获得子场的概要。但是,有几个关于深度学习的综述文章,这些文章专注于特定的科学领域或应用程序,例如计算机愿景的深度学习进步或在物体检测等特定任务中进行。随着这些调查作为基础,这一贡献的目的是提供对不同科学学科的深度学习的第一个高级,分类的元调查。根据底层数据来源(图像,语言,医疗,混合)选择了类别(计算机愿景,语言处理,医疗信息和其他工程)。此外,我们还审查了每个子类别的常见架构,方法,专业,利弊,评估,挑战和未来方向。
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深度学习为生物医学图像分割带来了最深刻的贡献,以自动化医学成像中描绘的过程。为了完成此类任务,需要使用大量注释或标记数据来训练模型,这些数据突出显示与二进制掩码的感兴趣区域。然而,有效地产生这种庞大数据的注释需要专家生物医学分析师和广泛的手动努力。这是一个繁琐而昂贵的任务,同时也容易受到人类错误的影响。为了解决这个问题,提出了一种自我监督的学习框架,BT-UNET,以通过以无监督的方式通过冗余的方式预先训练U-Net模型的编码器来预先训练U-Net模型的编码器来学习数据表示。稍后,完整的网络精确调整以执行实际分段。 BT-UNET框架可以在具有有限数量的注释样本的同时训练,同时具有大量未经发布的样本,这主要是现实世界问题的情况。通过使用标准评估指标生成有限数量标记的样本的场景,通过多个U-Net模型通过多个U-Net模型进行验证。通过详尽的实验试验,观察到BT-UNET框架在这种情况下提高了U-NET模型的性能,具有重要利润。
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对医学图像的器官或病变的准确分割对于可靠的疾病和器官形态计量学的可靠诊断至关重要。近年来,卷积编码器解码器解决方案在自动医疗图像分割领域取得了重大进展。由于卷积操作中的固有偏见,先前的模型主要集中在相邻像素形成的局部视觉提示上,但无法完全对远程上下文依赖性进行建模。在本文中,我们提出了一个新型的基于变压器的注意力指导网络,称为Transattunet,其中多层引导注意力和多尺度跳过连接旨在共同增强语义分割体系结构的性能。受到变压器的启发,具有变压器自我注意力(TSA)和全球空间注意力(GSA)的自我意识注意(SAA)被纳入Transattunet中,以有效地学习编码器特征之间的非本地相互作用。此外,我们还使用解码器块之间的其他多尺度跳过连接来汇总具有不同语义尺度的上采样功能。这样,多尺度上下文信息的表示能力就可以增强以产生判别特征。从这些互补组件中受益,拟议的Transattunet可以有效地减轻卷积层堆叠和连续采样操作引起的细节损失,最终提高医学图像的细分质量。来自不同成像方式的多个医疗图像分割数据集进行了广泛的实验表明,所提出的方法始终优于最先进的基线。我们的代码和预培训模型可在以下网址找到:https://github.com/yishuliu/transattunet。
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2019年12月,一个名为Covid-19的新型病毒导致了迄今为止的巨大因果关系。与新的冠状病毒的战斗在西班牙语流感后令人振奋和恐怖。虽然前线医生和医学研究人员在控制高度典型病毒的传播方面取得了重大进展,但技术也证明了在战斗中的重要性。此外,许多医疗应用中已采用人工智能,以诊断许多疾病,甚至陷入困境的经验丰富的医生。因此,本调查纸探讨了提议的方法,可以提前援助医生和研究人员,廉价的疾病诊断方法。大多数发展中国家难以使用传统方式进行测试,但机器和深度学习可以采用显着的方式。另一方面,对不同类型的医学图像的访问已经激励了研究人员。结果,提出了一种庞大的技术数量。本文首先详细调了人工智能域中传统方法的背景知识。在此之后,我们会收集常用的数据集及其用例日期。此外,我们还显示了采用深入学习的机器学习的研究人员的百分比。因此,我们对这种情况进行了彻底的分析。最后,在研究挑战中,我们详细阐述了Covid-19研究中面临的问题,我们解决了我们的理解,以建立一个明亮健康的环境。
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高质量注释的医学成像数据集的稀缺性是一个主要问题,它与医学成像分析领域的机器学习应用相撞并阻碍了其进步。自我监督学习是一种最近的培训范式,可以使学习强大的表示无需人类注释,这可以被视为有效的解决方案,以解决带注释的医学数据的稀缺性。本文回顾了自我监督学习方法的最新研究方向,用于图像数据,并将其专注于其在医学成像分析领域的应用。本文涵盖了从计算机视野领域的最新自我监督学习方法,因为它们适用于医学成像分析,并将其归类为预测性,生成性和对比性方法。此外,该文章涵盖了40个在医学成像分析中自学学习领域的最新研究论文,旨在阐明该领域的最新创新。最后,本文以该领域的未来研究指示结束。
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小儿肌肉骨骼系统的临床诊断依赖于医学成像检查的分析。在医学图像处理管道中,使用深度学习算法的语义分割使人可以自动生成患者特定的三维解剖模型,这对于形态学评估至关重要。但是,小儿成像资源的稀缺性可能导致单个深层分割模型的准确性和泛化性能降低。在这项研究中,我们建议设计一个新型的多任务多任务多域学习框架,在该框架中,单个分割网络对由解剖学的不同部分产生的多个数据集进行了优化。与以前的方法不同,我们同时考虑多个强度域和分割任务来克服小儿数据的固有稀缺性,同时利用成像数据集之间的共享特征。为了进一步提高概括能力,我们从自然图像分类中采用了转移学习方案,以及旨在在共享表示中促进域特异性群集的多尺度对比正则化,以及多连接解剖学先验来执行解剖学上一致的预测。我们评估了使用脚踝,膝盖和肩关节的三个稀缺和小儿成像数据集进行骨分割的贡献。我们的结果表明,所提出的方法在骰子指标中的表现优于个人,转移和共享分割方案,并具有统计学上足够的利润。拟议的模型为智能使用成像资源和更好地管理小儿肌肉骨骼疾病提供了新的观点。
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Achieving accurate and automated tumor segmentation plays an important role in both clinical practice and radiomics research. Segmentation in medicine is now often performed manually by experts, which is a laborious, expensive and error-prone task. Manual annotation relies heavily on the experience and knowledge of these experts. In addition, there is much intra- and interobserver variation. Therefore, it is of great significance to develop a method that can automatically segment tumor target regions. In this paper, we propose a deep learning segmentation method based on multimodal positron emission tomography-computed tomography (PET-CT), which combines the high sensitivity of PET and the precise anatomical information of CT. We design an improved spatial attention network(ISA-Net) to increase the accuracy of PET or CT in detecting tumors, which uses multi-scale convolution operation to extract feature information and can highlight the tumor region location information and suppress the non-tumor region location information. In addition, our network uses dual-channel inputs in the coding stage and fuses them in the decoding stage, which can take advantage of the differences and complementarities between PET and CT. We validated the proposed ISA-Net method on two clinical datasets, a soft tissue sarcoma(STS) and a head and neck tumor(HECKTOR) dataset, and compared with other attention methods for tumor segmentation. The DSC score of 0.8378 on STS dataset and 0.8076 on HECKTOR dataset show that ISA-Net method achieves better segmentation performance and has better generalization. Conclusions: The method proposed in this paper is based on multi-modal medical image tumor segmentation, which can effectively utilize the difference and complementarity of different modes. The method can also be applied to other multi-modal data or single-modal data by proper adjustment.
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生成的对抗网络(GAN)是在众多领域成功使用的一种强大的深度学习模型。它们属于一个称为生成方法的更广泛的家族,该家族通过从真实示例中学习样本分布来生成新数据。在临床背景下,与传统的生成方法相比,GAN在捕获空间复杂,非线性和潜在微妙的疾病作用方面表现出增强的能力。这篇综述评估了有关gan在各种神经系统疾病的成像研究中的应用的现有文献,包括阿尔茨海默氏病,脑肿瘤,脑老化和多发性硬化症。我们为每个应用程序提供了各种GAN方法的直观解释,并进一步讨论了在神经影像学中利用gans的主要挑战,开放问题以及有希望的未来方向。我们旨在通过强调如何利用gan来支持临床决策,并有助于更好地理解脑部疾病的结构和功能模式,从而弥合先进的深度学习方法和神经病学研究之间的差距。
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