Indonesia holds the second-highest-ranking country for the highest number of malaria cases in Southeast Asia. A different malaria parasite semantic segmentation technique based on a deep learning approach is an alternative to reduce the limitations of traditional methods. However, the main problem of the semantic segmentation technique is raised since large parasites are dominant, and the tiny parasites are suppressed. In addition, the amount and variance of data are important influences in establishing their models. In this study, we conduct two contributions. First, we collect 559 microscopic images containing 691 malaria parasites of thin blood smears. The dataset is named PlasmoID, and most data comes from rural Indonesia. PlasmoID also provides ground truth for parasite detection and segmentation purposes. Second, this study proposes a malaria parasite segmentation and detection scheme by combining Faster RCNN and a semantic segmentation technique. The proposed scheme has been evaluated on the PlasmoID dataset. It has been compared with recent studies of semantic segmentation techniques, namely UNet, ResFCN-18, DeepLabV3, DeepLabV3plus and ResUNet-18. The result shows that our proposed scheme can improve the segmentation and detection of malaria parasite performance compared to original semantic segmentation techniques.

居住在美国的每个妇女在8次发育侵袭性乳腺癌的可能性下有大约1。有丝分裂细胞计数是评估乳腺癌侵袭性或等级最常见的测试之一。在该预后，必须通过病理学家使用高分辨率显微镜检查组织病理学图像以计算细胞。不幸的是，可以是一种完整的任务，可重复性差，特别是对于非专家来说。最近深入学习网络适用于能够自动定位这些感兴趣区域的医学应用。然而，这些基于区域的网络缺乏利用通常用作唯一检测方法的完整图像CNN产生的分割特征的能力。因此，所提出的方法利用更快的RCNN进行对象检测，同时使用RGB图像特征的UNET产生的分割特征，以实现在Mitos-Atypia 2014分数上的F分数为0.508，计数数据集，优于最先进的攻击方法。

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。

由于图像的复杂性和活细胞的时间变化，来自明亮场光显微镜图像的活细胞分割具有挑战性。最近开发的基于深度学习（DL）的方法由于其成功和有希望的结果而在医学和显微镜图像分割任务中变得流行。本文的主要目的是开发一种基于U-NET的深度学习方法，以在明亮场传输光学显微镜中分割HeLa系的活细胞。为了找到适合我们数据集的最合适的体系结构，提出了剩余的注意U-net，并将其与注意力和简单的U-NET体系结构进行了比较。注意机制突出了显着的特征，并抑制了无关图像区域中的激活。残余机制克服了消失的梯度问题。对于简单，注意力和剩余的关注U-NET，我们数据集的平均值得分分别达到0.9505、0.9524和0.9530。通过将残留和注意机制应用在一起，在平均值和骰子指标中实现了最准确的语义分割结果。应用的分水岭方法适用于这种最佳的（残留的关注）语义分割结果，使每个单元格的特定信息进行了分割。

外围插入的中央导管（PICC）由于其长期的血管内渗透感具有低感染率，因此已被广泛用作代表性的中央静脉线（CVC）之一。但是，PICC的尖端错位频率很高，增加了刺穿，栓塞和心律不齐等并发症的风险。为了自动，精确地检测到它，使用最新的深度学习（DL）技术进行了各种尝试。但是，即使采用了这些方法，实际上仍然很难确定尖端位置，因为多个片段现象（MFP）发生在预测和提取PICC线之前预测尖端之前所需的PICC线的过程。这项研究旨在开发一种通常应用于现有模型的系统，并通过删除模型输出的MF来更准确地恢复PICC线路，从而精确地定位了检测其处置的实际尖端位置。为此，我们提出了一个基于多阶段DL的框架后处理，以后处理现有技术的PICC线提取结果。根据是否将MFCN应用于五个常规模型，将每个均方根误差（RMSE）和MFP发病率比较性能。在内部验证中，当将MFCN应用于现有单个模型时，MFP平均提高了45％。 RMSE从平均26.85mm（17.16至35.80mm）到9.72mm（9.37至10.98mm）的平均增长了63％以上。在外部验证中，当应用MFCN时，MFP的发病率平均下降32％，RMSE平均下降了65 \％。因此，通过应用提出的MFCN，我们观察到与现有模型相比，PICC尖端位置的显着/一致检测性能提高。

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.

Mitosis nuclei count is one of the important indicators for the pathological diagnosis of breast cancer. The manual annotation needs experienced pathologists, which is very time-consuming and inefficient. With the development of deep learning methods, some models with good performance have emerged, but the generalization ability should be further strengthened. In this paper, we propose a two-stage mitosis segmentation and classification method, named SCMitosis. Firstly, the segmentation performance with a high recall rate is achieved by the proposed depthwise separable convolution residual block and channel-spatial attention gate. Then, a classification network is cascaded to further improve the detection performance of mitosis nuclei. The proposed model is verified on the ICPR 2012 dataset, and the highest F-score value of 0.8687 is obtained compared with the current state-of-the-art algorithms. In addition, the model also achieves good performance on GZMH dataset, which is prepared by our group and will be firstly released with the publication of this paper. The code will be available at: https://github.com/antifen/mitosis-nuclei-segmentation.

视频分析的图像分割在不同的研究领域起着重要作用，例如智能城市，医疗保健，计算机视觉和地球科学以及遥感应用。在这方面，最近致力于发展新的细分策略;最新的杰出成就之一是Panoptic细分。后者是由语义和实例分割的融合引起的。明确地，目前正在研究Panoptic细分，以帮助获得更多对视频监控，人群计数，自主驾驶，医学图像分析的图像场景的更细致的知识，以及一般对场景更深入的了解。为此，我们介绍了本文的首次全面审查现有的Panoptic分段方法，以获得作者的知识。因此，基于所采用的算法，应用场景和主要目标的性质，执行现有的Panoptic技术的明确定义分类。此外，讨论了使用伪标签注释新数据集的Panoptic分割。继续前进，进行消融研究，以了解不同观点的Panoptic方法。此外，讨论了适合于Panoptic分割的评估度量，并提供了现有解决方案性能的比较，以告知最先进的并识别其局限性和优势。最后，目前对主题技术面临的挑战和吸引不久的将来吸引相当兴趣的未来趋势，可以成为即将到来的研究研究的起点。提供代码的文件可用于：https：//github.com/elharroussomar/awesome-panoptic-egation

手动检查粪便涂片样品以鉴定寄生卵的存在非常耗时，只能由专家进行。因此，需要自动化系统来解决此问题，因为它可以与严重的肠道寄生虫感染有关。本文回顾了微观图像中关于寄生卵检测和分类的ICIP 2022挑战。我们描述了此应用程序的新数据集，该数据集是同类数据集的最大数据集。参与者在挑战中使用的方法及其结果及其结果进行了汇总和讨论。

从汽车和交通检测到自动驾驶汽车系统，可以将街道对象的对象检测应用于各种用例。因此，找到最佳的对象检测算法对于有效应用它至关重要。已经发布了许多对象检测算法，许多对象检测算法比较了对象检测算法，但是很少有人比较了最新的算法，例如Yolov5，主要是侧重于街道级对象。本文比较了各种单阶段探测器算法； SSD MobilenetV2 FPN-Lite 320x320，Yolov3，Yolov4，Yolov5L和Yolov5S在实时图像中用于街道级对象检测。该实验利用了带有3,169张图像的修改后的自动驾驶汽车数据集。数据集分为火车，验证和测试；然后，使用重新处理，色相转移和噪音对其进行预处理和增强。然后对每种算法进行训练和评估。基于实验，算法根据推论时间及其精度，召回，F1得分和平均平均精度（MAP）产生了不错的结果。结果还表明，Yolov5L的映射@.5 of 0.593，MobileNetV2 FPN-Lite的推理时间最快，而其他推理时间仅为3.20ms。还发现Yolov5s是最有效的，其具有Yolov5L精度和速度几乎与MobilenetV2 FPN-Lite一样快。这表明各种算法适用于街道级对象检测，并且足够可行，可以用于自动驾驶汽车。

我们介绍了一种名为RobustAbnet的新表检测和结构识别方法，以检测表的边界并从异质文档图像中重建每个表的细胞结构。为了进行表检测，我们建议将Cornernet用作新的区域建议网络来生成更高质量的表建议，以更快的R-CNN，这显着提高了更快的R-CNN的定位准确性以进行表检测。因此，我们的表检测方法仅使用轻巧的RESNET-18骨干网络，在三个公共表检测基准（即CTDAR TRACKA，PUBLAYNET和IIIT-AR-13K）上实现最新性能。此外，我们提出了一种新的基于分裂和合并的表结构识别方法，其中提出了一个新型的基于CNN的新空间CNN分离线预测模块将每个检测到的表分为单元格，并且基于网格CNN的CNN合并模块是应用用于恢复生成细胞。由于空间CNN模块可以有效地在整个表图像上传播上下文信息，因此我们的表结构识别器可以坚固地识别具有较大的空白空间和几何扭曲（甚至弯曲）表的表。得益于这两种技术，我们的表结构识别方法在包括SCITSR，PubTabnet和CTDAR TrackB2-Modern在内的三个公共基准上实现了最先进的性能。此外，我们进一步证明了我们方法在识别具有复杂结构，大空间以及几何扭曲甚至弯曲形状的表上的表格上的优势。

为了产生最大的影响，必须使用基于证据的决策制定公共卫生计划。创建机器学习算法是为了收集，存储，处理和分析数据以提供知识和指导决策。任何监视系统的关键部分是图像分析。截至最近，计算机视觉和机器学习的社区最终对此感到好奇。这项研究使用各种机器学习和图像处理方法来检测和预测疟疾疾病。在我们的研究中，我们发现了深度学习技术作为具有更广泛适用于疟疾检测的智能工具的潜力，通过协助诊断病情，可以使医生受益。我们研究了针对计算机框架和组织的深度学习的共同限制，计算需要准备数据，准备开销，实时执行和解释能力，并发现对这些限制的轴承的未来询问。

慢性伤口显着影响生活质量。如果没有正确管理，他们可能会严重恶化。基于图像的伤口分析可以通过量化与愈合相关的重要特征来客观地评估伤口状态。然而，伤口类型，图像背景组成和捕获条件的高异质性挑战伤口图像的鲁棒分割。我们呈现了检测和段（DS），深度学习方法，以产生具有高泛化能力的伤口分割图。在我们的方法中，专门的深度神经网络检测到伤口位置，从未经信息背景隔离伤口，并计算伤口分割图。我们使用具有糖尿病脚溃疡图像的一个数据集评估了这种方法。为了进一步测试，使用4个补充独立数据组，具有来自不同体积的较大种类的伤口类型。当以相同的方法组合检测和分割时，在将完整图像上的分割到0.85时，Matthews的相关系数（MCC）从0.29提高到0.29。当从补充数据集汲取的卷绕图像上进行测试时，DS方法将平均MCC从0.17增加到0.85。此外，DS方法使得分段模型的培训能够在保持分割性能的同时培训高达90％的训练数据。

Besides the complex nature of colonoscopy frames with intrinsic frame formation artefacts such as light reflections and the diversity of polyp types/shapes, the publicly available polyp segmentation training datasets are limited, small and imbalanced. In this case, the automated polyp segmentation using a deep neural network remains an open challenge due to the overfitting of training on small datasets. We proposed a simple yet effective polyp segmentation pipeline that couples the segmentation (FCN) and classification (CNN) tasks. We find the effectiveness of interactive weight transfer between dense and coarse vision tasks that mitigates the overfitting in learning. And It motivates us to design a new training scheme within our segmentation pipeline. Our method is evaluated on CVC-EndoSceneStill and Kvasir-SEG datasets. It achieves 4.34% and 5.70% Polyp-IoU improvements compared to the state-of-the-art methods on the EndoSceneStill and Kvasir-SEG datasets, respectively.

海洋生态系统及其鱼类栖息地越来越重要，因为它们在提供有价值的食物来源和保护效果方面的重要作用。由于它们的偏僻且难以接近自然，因此通常使用水下摄像头对海洋环境和鱼类栖息地进行监测。这些相机产生了大量数字数据，这些数据无法通过当前的手动处理方法有效地分析，这些方法涉及人类观察者。 DL是一种尖端的AI技术，在分析视觉数据时表现出了前所未有的性能。尽管它应用于无数领域，但仍在探索其在水下鱼类栖息地监测中的使用。在本文中，我们提供了一个涵盖DL的关键概念的教程，该教程可帮助读者了解对DL的工作原理的高级理解。该教程还解释了一个逐步的程序，讲述了如何为诸如水下鱼类监测等挑战性应用开发DL算法。此外，我们还提供了针对鱼类栖息地监测的关键深度学习技术的全面调查，包括分类，计数，定位和细分。此外，我们对水下鱼类数据集进行了公开调查，并比较水下鱼类监测域中的各种DL技术。我们还讨论了鱼类栖息地加工深度学习的新兴领域的一些挑战和机遇。本文是为了作为希望掌握对DL的高级了解，通过遵循我们的分步教程而为其应用开发的海洋科学家的教程，并了解如何发展其研究，以促进他们的研究。努力。同时，它适用于希望调查基于DL的最先进方法的计算机科学家，以进行鱼类栖息地监测。

眼底图像中血管的自动分割可以帮助分析视网膜脉管系统的状况，这对于确定各种全身性疾病（如高血压，糖尿病等）至关重要大量参数化，因此在实际应用中使用有限。本文提出了Itermiunet，这是一种新的基于轻量级卷积的细分模型，需要更少的参数，但提供了类似于现有模型的性能。该模型利用了ITERNET体系结构的出色分割功能，但通过将Miunet模型的编码器解码器结合在其中克服了严重的参数化性质。因此，新模型可减少参数，而不会与网络的深度进行任何妥协，这对于在深模型中学习抽象的层次概念是必不可少的。这种轻巧的分割模型可以加快训练和推理时间的速度，并且在数据稀缺的医疗领域可能会有所帮助，因此，大量参数化的模型往往过于拟合。在三个公开可用的数据集上评估了所提出的模型：驱动器，凝视和Chase-DB1。还进行了进一步的交叉培训和评估者之间的变异性评估。提出的模型具有很大的潜力，可以用作早期诊断许多疾病的工具。

Single-frame InfraRed Small Target (SIRST) detection has been a challenging task due to a lack of inherent characteristics, imprecise bounding box regression, a scarcity of real-world datasets, and sensitive localization evaluation. In this paper, we propose a comprehensive solution to these challenges. First, we find that the existing anchor-free label assignment method is prone to mislabeling small targets as background, leading to their omission by detectors. To overcome this issue, we propose an all-scale pseudo-box-based label assignment scheme that relaxes the constraints on scale and decouples the spatial assignment from the size of the ground-truth target. Second, motivated by the structured prior of feature pyramids, we introduce the one-stage cascade refinement network (OSCAR), which uses the high-level head as soft proposals for the low-level refinement head. This allows OSCAR to process the same target in a cascade coarse-to-fine manner. Finally, we present a new research benchmark for infrared small target detection, consisting of the SIRST-V2 dataset of real-world, high-resolution single-frame targets, the normalized contrast evaluation metric, and the DeepInfrared toolkit for detection. We conduct extensive ablation studies to evaluate the components of OSCAR and compare its performance to state-of-the-art model-driven and data-driven methods on the SIRST-V2 benchmark. Our results demonstrate that a top-down cascade refinement framework can improve the accuracy of infrared small target detection without sacrificing efficiency. The DeepInfrared toolkit, dataset, and trained models are available at https://github.com/YimianDai/open-deepinfrared to advance further research in this field.

道路车辙是严重的道路障碍，可能导致早期和昂贵的维护成本的道路过早失败。在过去的几年中，正在积极进行使用图像处理技术和深度学习的道路损害检测研究。但是，这些研究主要集中在检测裂缝，坑洼及其变体上。很少有关于探测道路的研究。本文提出了一个新颖的道路车辙数据集，其中包括949张图像，并提供对象级别和像素级注释。部署了对象检测模型和语义分割模型，以检测所提出的数据集上的道路插道，并对模型预测进行了定量和定性分析，以评估模型性能并确定使用拟议方法检测道路插道时面临的挑战。对象检测模型Yolox-S实现了61.6％的Map@iou = 0.5，语义分割模型PSPNET（RESNET-50）达到54.69，精度为72.67，从而为将来的类似工作提供了基准的准确性。拟议的道路车辙数据集和我们的研究结果将有助于加速使用深度学习发现道路车辙的研究。

检测裂缝是监测结构健康和确保结构安全的关键任务。裂纹检测的手动过程是耗时的，对检查员进行了主观。一些研究人员尝试使用传统的图像处理或基于学习的技术来解决此问题。但是，它们的工作范围仅限于检测单一类型的表面（墙壁，人行道，玻璃等）上的裂缝。用于评估这些方法的指标在整个文献中也有所不同，这使得比较技术具有挑战性。本文通过结合先前可用的数据集并通过解决每个数据集中的固有问题（例如噪声和扭曲）来解决这些问题。我们还提出了结合图像处理和深度学习模型的管道。最后，我们在新数据集上对这些指标的建议模型的结果进行了基准测试，并将它们与文献中的最新模型进行了比较。