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。

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。

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。

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。

Pneumonia, a respiratory infection brought on by bacteria or viruses, affects a large number of people, especially in developing and impoverished countries where high levels of pollution, unclean living conditions, and overcrowding are frequently observed, along with insufficient medical infrastructure. Pleural effusion, a condition in which fluids fill the lung and complicate breathing, is brought on by pneumonia. Early detection of pneumonia is essential for ensuring curative care and boosting survival rates. The approach most usually used to diagnose pneumonia is chest X-ray imaging. The purpose of this work is to develop a method for the automatic diagnosis of bacterial and viral pneumonia in digital x-ray pictures. This article first presents the authors' technique, and then gives a comprehensive report on recent developments in the field of reliable diagnosis of pneumonia. In this study, here tuned a state-of-the-art deep convolutional neural network to classify plant diseases based on images and tested its performance. Deep learning architecture is compared empirically. VGG19, ResNet with 152v2, Resnext101, Seresnet152, Mobilenettv2, and DenseNet with 201 layers are among the architectures tested. Experiment data consists of two groups, sick and healthy X-ray pictures. To take appropriate action against plant diseases as soon as possible, rapid disease identification models are preferred. DenseNet201 has shown no overfitting or performance degradation in our experiments, and its accuracy tends to increase as the number of epochs increases. Further, DenseNet201 achieves state-of-the-art performance with a significantly a smaller number of parameters and within a reasonable computing time. This architecture outperforms the competition in terms of testing accuracy, scoring 95%. Each architecture was trained using Keras, using Theano as the backend.

为了确保全球粮食安全和利益相关者的总体利润，正确检测和分类植物疾病的重要性至关重要。在这方面，基于深度学习的图像分类的出现引入了大量解决方案。但是，这些解决方案在低端设备中的适用性需要快速，准确和计算廉价的系统。这项工作提出了一种基于轻巧的转移学习方法，用于从番茄叶中检测疾病。它利用一种有效的预处理方法来增强具有照明校正的叶片图像，以改善分类。我们的系统使用组合模型来提取功能，该模型由预审计的MobilenETV2体系结构和分类器网络组成，以进行有效的预测。传统的增强方法被运行时的增加取代，以避免数据泄漏并解决类不平衡问题。来自PlantVillage数据集的番茄叶图像的评估表明，所提出的体系结构可实现99.30％的精度，型号大小为9.60mb和4.87亿个浮点操作，使其成为低端设备中现实生活的合适选择。我们的代码和型号可在https://github.com/redwankarimsony/project-tomato中找到。

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。

疾病预测是医学应用中的知名分类问题。 GCNS提供了一个强大的工具，用于分析患者相对于彼此的特征。这可以通过将问题建模作为图形节点分类任务来实现，其中每个节点是患者。由于这种医学数据集的性质，类别不平衡是疾病预测领域的普遍存在问题，其中类的分布是歪曲的。当数据中存在类别不平衡时，现有的基于图形的分类器倾向于偏向于主要类别并忽略小类中的样本。另一方面，所有患者中罕见阳性病例的正确诊断在医疗保健系统中至关重要。在传统方法中，通过将适当的权重分配给丢失函数中的类别来解决这种不平衡，这仍然依赖于对异常值敏感的权重的相对值，并且在某些情况下偏向于小类（ES）。在本文中，我们提出了一种重加权的对抗性图形卷积网络（RA-GCN），以防止基于图形的分类器强调任何特定类的样本。这是通过将基于图形的神经网络与每个类相关联来完成的，这负责加权类样本并改变分类器的每个样本的重要性。因此，分类器自身调节并确定类之间的边界，更加关注重要样本。分类器和加权网络的参数受到侵犯方法训练。我们在合成和三个公共医疗数据集上显示实验。与最近的方法相比，ra-gcn展示了与最近的方法在所有三个数据集上识别患者状态的方法相比。详细分析作为合成数据集的定量和定性实验提供。

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.

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.

每年有大约4.5亿人受到肺炎的影响，导致250万人死亡。 Covid-19也影响了1.81亿人，这导致了392万人伤亡。如果早期诊断，两种疾病死亡可能会显着降低。然而，目前诊断肺炎（投诉+胸部X射线）和Covid-19（RT-PCR）的方法分别存在专家放射科医生和时间。在深度学习模型的帮助下，可以从胸部X射线或CT扫描立即检测肺炎和Covid-19。这样，诊断肺炎/ Covid-19的过程可以更有效和普遍地制作。在本文中，我们的目标是引出，解释和评估，定性和定量，深入学习方法的主要进步，旨在检测或定位社区获得的肺炎（帽），病毒肺炎和Covid-19从胸部X-的图像光线和CT扫描。作为一个系统的审查，本文的重点在于解释了深度学习模型架构，该架构已经被修改或从划痕，以便WIWTH对概括性的关注。对于每个模型，本文回答了模型所设计的方式的问题，特定模型克服的挑战以及修改模型到所需规格的折衷。还提供了本文描述的所有模型的定量分析，以量化不同模型的有效性与相似的目标。一些权衡无法量化，因此它们在定性分析中明确提到，在整个纸张中完成。通过在一个地方编译和分析大量的研究细节，其中包含所有数据集，模型架构和结果，我们的目标是为对此字段感兴趣的初学者和当前研究人员提供一站式解决方案。

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.

With the rapid development of artificial intelligence (AI) in medical image processing, deep learning in color fundus photography (CFP) analysis is also evolving. Although there are some open-source, labeled datasets of CFPs in the ophthalmology community, large-scale datasets for screening only have labels of disease categories, and datasets with annotations of fundus structures are usually small in size. In addition, labeling standards are not uniform across datasets, and there is no clear information on the acquisition device. Here we release a multi-annotation, multi-quality, and multi-device color fundus image dataset for glaucoma analysis on an original challenge -- Retinal Fundus Glaucoma Challenge 2nd Edition (REFUGE2). The REFUGE2 dataset contains 2000 color fundus images with annotations of glaucoma classification, optic disc/cup segmentation, as well as fovea localization. Meanwhile, the REFUGE2 challenge sets three sub-tasks of automatic glaucoma diagnosis and fundus structure analysis and provides an online evaluation framework. Based on the characteristics of multi-device and multi-quality data, some methods with strong generalizations are provided in the challenge to make the predictions more robust. This shows that REFUGE2 brings attention to the characteristics of real-world multi-domain data, bridging the gap between scientific research and clinical application.

冠心病（CHD）是现代世界中死亡的主要原因。用于诊断和治疗CHD的现代分析工具的开发正在从科学界受到极大的关注。基于深度学习的算法，例如分割网络和检测器，通过及时分析患者的血管造影来协助医疗专业人员，在协助医疗专业人员方面发挥着重要作用。本文着重于X射线冠状动脉造影（XCA），该血管造影被认为是CHD诊断和治疗中的“黄金标准”。首先，我们描述了XCA图像的公开可用数据集。然后，审查了图像预处理的经典和现代技术。此外，讨论了共同的框架选择技术，这是输入质量以及模型性能的重要因素。在以下两章中，我们讨论了现代血管分割和狭窄检测网络，最后是当前最新技术的开放问题和当前局限性。

最近的人工智能（AI）算法已在各种医学分类任务上实现了放射科医生级的性能。但是，只有少数研究涉及CXR扫描异常发现的定位，这对于向放射学家解释图像级分类至关重要。我们在本文中介绍了一个名为Vindr-CXR的可解释的深度学习系统，该系统可以将CXR扫描分类为多种胸部疾病，同时将大多数类型的关键发现本地化在图像上。 Vindr-CXR接受了51,485次CXR扫描的培训，并通过放射科医生提供的边界盒注释进行了培训。它表现出与经验丰富的放射科医生相当的表现，可以在3,000张CXR扫描的回顾性验证集上对6种常见的胸部疾病进行分类，而在接收器操作特征曲线（AUROC）下的平均面积为0.967（95％置信区间[CI]：0.958---------0.958------- 0.975）。 VINDR-CXR在独立患者队列中也得到了外部验证，并显示出其稳健性。对于具有14种类型病变的本地化任务，我们的自由响应接收器操作特征（FROC）分析表明，VINDR-CXR以每扫描确定的1.0假阳性病变的速率达到80.2％的敏感性。还进行了一项前瞻性研究，以衡量VINDR-CXR在协助六名经验丰富的放射科医生方面的临床影响。结果表明，当用作诊断工具时，提出的系统显着改善了放射科医生本身之间的一致性，平均Fleiss的Kappa的同意增加了1.5％。我们还观察到，在放射科医生咨询了Vindr-CXR的建议之后，在平均Cohen的Kappa中，它们和系统之间的一致性显着增加了3.3％。

手写数字识别（HDR）是光学特征识别（OCR）领域中最具挑战性的任务之一。不管语言如何，HDR都存在一些固有的挑战，这主要是由于个人跨个人的写作风格的变化，编写媒介和环境的变化，无法在反复编写任何数字等时保持相同的笔触。除此之外，特定语言数字的结构复杂性可能会导致HDR的模棱两可。多年来，研究人员开发了许多离线和在线HDR管道，其中不同的图像处理技术与传统的机器学习（ML）基于基于的和/或基于深度学习（DL）的体系结构相结合。尽管文献中存在有关HDR的广泛审查研究的证据，例如：英语，阿拉伯语，印度，法尔西，中文等，但几乎没有对孟加拉人HDR（BHDR）的调查，这缺乏对孟加拉语HDR（BHDR）的研究，而这些调查缺乏对孟加拉语HDR（BHDR）的研究。挑战，基础识别过程以及可能的未来方向。在本文中，已经分析了孟加拉语手写数字的特征和固有的歧义，以及二十年来最先进的数据集的全面见解和离线BHDR的方法。此外，还详细讨论了一些涉及BHDR的现实应用特定研究。本文还将作为对离线BHDR背后科学感兴趣的研究人员的汇编，煽动了对相关研究的新途径的探索，这可能会进一步导致在不同应用领域对孟加拉语手写数字进行更好的离线认识。

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。

The International Workshop on Reading Music Systems (WoRMS) is a workshop that tries to connect researchers who develop systems for reading music, such as in the field of Optical Music Recognition, with other researchers and practitioners that could benefit from such systems, like librarians or musicologists. The relevant topics of interest for the workshop include, but are not limited to: Music reading systems; Optical music recognition; Datasets and performance evaluation; Image processing on music scores; Writer identification; Authoring, editing, storing and presentation systems for music scores; Multi-modal systems; Novel input-methods for music to produce written music; Web-based Music Information Retrieval services; Applications and projects; Use-cases related to written music. These are the proceedings of the 3rd International Workshop on Reading Music Systems, held in Alicante on the 23rd of July 2021.

眼睛的临床诊断是对多种数据模式进行的，包括标量临床标签，矢量化生物标志物，二维底面图像和三维光学相干性层析成像（OCT）扫描。临床从业者使用所有可用的数据模式来诊断和治疗糖尿病性视网膜病（DR）或糖尿病黄斑水肿（DME）等眼部疾病。在眼科医学领域启用机器学习算法的使用需要研究治疗期内所有相关数据之间的关系和相互作用。现有的数据集受到限制，因为它们既不提供数据，也没有考虑数据模式之间的显式关系建模。在本文中，我们介绍了用于研究以上限制的视觉眼睛语义（橄榄）数据集的眼科标签。这是第一个OCT和近IIR眼底数据集，其中包括临床标签，生物标记标签，疾病标签和时间序列的患者治疗信息，来自相关临床试验。该数据集由1268个近红外图像组成，每个图像至少具有49个10月扫描和16个生物标志物，以及4个临床标签和DR或DME的疾病诊断。总共有96张眼睛的数据在至少两年的时间内平均，每只眼睛平均治疗66周和7次注射。我们在医学图像分析中为橄榄数据集进行了橄榄数据集的实用性，并为核心和新兴机器学习范式提供了基准和具体研究方向。

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。