背景和目标：现有的医学图像分割的深度学习平台主要集中于完全监督的细分，该分段假设可以使用充分而准确的像素级注释。我们旨在开发一种新的深度学习工具包，以支持对医学图像分割的注释有效学习，该学习可以加速并简单地开发具有有限注释预算的深度学习模型，例如，从部分，稀疏或嘈杂的注释中学习。方法：我们提出的名为Pymic的工具包是用于医学图像分割任务的模块化深度学习平台。除了支持开发高性能模型以进行全面监督分割的基本组件外，它还包含几个高级组件，这些高级组件是针对从不完善的注释中学习的几个高级组件，例如加载带注释和未经通知的图像，未经通知的，部分或无效的注释图像的损失功能，以及多个网络之间共同学习的培训程序。Pymic构建了Pytorch框架，并支持半监督，弱监督和噪声的学习方法用于医学图像分割。结果：我们介绍了基于PYMIC的四个说明性医学图像细分任务：（1）在完全监督的学习上实现竞争性能； （2）半监督心脏结构分割，只有10％的训练图像； （3）使用涂鸦注释弱监督的分割； （4）从嘈杂的标签中学习以进行胸部X光片分割。结论：Pymic工具包易于使用，并促进具有不完美注释的医学图像分割模型的有效开发。它是模块化和灵活的，它使研究人员能够开发出低注释成本的高性能模型。源代码可在以下网址获得：https：//github.com/hilab-git/pymic。

整个腹部器官分割起着腹部损伤诊断，放射治疗计划的重要作用，并随访。然而，划定肿瘤学家所有腹部器官手工费时且非常昂贵的。近日，深学习型医学图像分割显示，以减少人工划定努力的潜力，但它仍然需要培训的大型精细注释的数据集。虽然在这个任务很多努力，但仍然覆盖整个腹部区域与整个腹腔脏器分割准确和详细的注解几个大的图像数据集。在这项工作中，我们建立了一个大型的\ textit【W】孔腹部\ textit {} OR甘斯\ textit {d} ataset（\ {textit WORD}）的算法研究和临床应用的发展。此数据集包含150个腹部CT体积（30495片），并且每个卷具有16个机关用细像素级注释和涂鸦基于稀疏注释，这可能是与整个腹部器官注释最大数据集。状态的最先进的几个分割方法是在该数据集进行评估。而且，我们还邀请了临床肿瘤学家修改模型预测测量深度学习方法和真实的肿瘤学家之间的差距。我们进一步介绍和评价这一数据集一个新的基于涂鸦，弱监督分割。该工作腹部多器官分割任务提供了新的基准，这些实验可以作为基准对未来的研究和临床应用的发展。 https://github.com/HiLab-git/WORD：代码库和数据集将被释放

3D医学图像分割中卷积神经网络（CNN）的成功取决于大量的完全注释的3D体积，用于训练，这些训练是耗时且劳动力密集的。在本文中，我们建议在3D医学图像中只有7个点注释分段目标，并设计一个两阶段弱监督的学习框架PA-SEG。在第一阶段，我们采用大地距离变换来扩展种子点以提供更多的监督信号。为了在培训期间进一步处理未注释的图像区域，我们提出了两种上下文正则化策略，即多视图条件随机场（MCRF）损失和差异最小化（VM）损失，其中第一个鼓励具有相似特征的像素以具有一致的标签，第二个分别可以最大程度地减少分段前景和背景的强度差异。在第二阶段，我们使用在第一阶段预先训练的模型获得的预测作为伪标签。为了克服伪标签中的噪音，我们引入了一种自我和交叉监测（SCM）策略，该策略将自我训练与跨知识蒸馏（CKD）结合在主要模型和辅助模型之间，该模型从彼此生成的软标签中学习。在公共数据集的前庭造型瘤（VS）分割和脑肿瘤分割（BRAT）上的实验表明，我们在第一阶段训练的模型优于现有的最先进的弱监督方法，并在使用SCM之后，以提供其他scm来获得其他额外的scm培训，与Brats数据集中完全有监督的对应物相比，该模型可以实现竞争性能。

最近，利用卷积神经网络（CNNS）和变压器的深度学习表明，令人鼓舞的医学图像细分导致结果。但是，他们仍然具有挑战性，以实现有限的培训的良好表现。在这项工作中，我们通过在CNN和变压器之间引入交叉教学，为半监控医学图像分割提供了一个非常简单但有效的框架。具体而言，我们简化了从一致性正则化的经典深度共同训练交叉教学，其中网络的预测用作伪标签，直接端到端监督其他网络。考虑到CNN和变压器之间的学习范例的差异，我们在CNN和变压器之间引入了交叉教学，而不是使用CNNS。在公共基准测试中的实验表明，我们的方法优于八个现有的半监督学习方法，只需更简单的框架。值得注意的是，这项工作可能是第一次尝试将CNN和变压器组合以进行半监督的医学图像分割，并在公共基准上实现有前途的结果。该代码将发布：https://github.com/hilab-git/sl4mis。

我们展示了Pytorch Connectomics（Pytc），一个开源深度学习框架，用于体积显微镜图像的语义和实例分割，基于Pytorch。我们展示了Pytc在Connectomics领域的有效性，其旨在在纳米分辨率下进行线粒体，突触像Mitochondria这样的细胞器，以了解动物脑中的神经元通信，代谢和发育。 Pytc是一个可伸缩且灵活的工具箱，可以在不同的尺度上处理数据集，并支持多任务和半监督学习，以更好地利用昂贵的专家注释和培训期间的大量未标记数据。通过在不编码的情况下改变配置选项并且适用于不同组织和成像方式的其他2D和3D分段任务，可以在Pytc中容易地实现这些功能。定量方面，我们的框架在Cremi挑战中实现了突触裂缝分割的最佳性能（以相对6.1美元\％$）和线粒体和神经元核细胞分割的竞争性能。代码和教程在https://connectomics.readthedocs.io上公开提供。

在许多图像引导的临床方法中，医学图像分割是一个基本和关键的步骤。基于深度学习的细分方法的最新成功通常取决于大量标记的数据，这特别困难且昂贵，尤其是在医学成像领域中，只有专家才能提供可靠和准确的注释。半监督学习已成为一种吸引人的策略，并广泛应用于医学图像分割任务，以训练注释有限的深层模型。在本文中，我们对最近提议的半监督学习方法进行了全面综述，并总结了技术新颖性和经验结果。此外，我们分析和讨论现有方法的局限性和几个未解决的问题。我们希望这篇评论可以激发研究界探索解决这一挑战的解决方案，并进一步促进医学图像细分领域的发展。

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。

半监督学习在医疗领域取得了重大进展，因为它减轻了收集丰富的像素的沉重负担，用于针对语义分割任务。现有的半监督方法增强了利用从有限标记数据获得的现有知识从未标记数据提取功能的能力。然而，由于标记数据的稀缺性，模型提取的特征在监督学习中受到限制，并且对未标记数据的预测质量也无法保证。两者都将妨碍一致培训。为此，我们提出了一种新颖的不确定性感知计划，以使模型自动学习地区。具体而言，我们采用Monte Carlo采样作为获得不确定性地图的估计方法，该方法可以作为损失损失的重量，以强制根据监督学习和无监督学习的特征将模型专注于有价值的区域。同时，在后退过程中，我们通过增强不同任务之间的梯度流动，联合无监督和监督损失来加速网络的融合。定量地，我们对三个挑战的医疗数据集进行了广泛的实验。实验结果表明，最先进的对应物的理想改善。

域适应（DA）最近在医学影像社区提出了强烈的兴趣。虽然已经提出了大量DA技术进行了用于图像分割，但大多数这些技术已经在私有数据集或小公共可用数据集上验证。此外，这些数据集主要解决了单级问题。为了解决这些限制，与第24届医学图像计算和计算机辅助干预（Miccai 2021）结合第24届国际会议组织交叉模态域适应（Crossmoda）挑战。 Crossmoda是无监督跨型号DA的第一个大型和多级基准。挑战的目标是分割参与前庭施瓦新瘤（VS）的后续和治疗规划的两个关键脑结构：VS和Cochleas。目前，使用对比度增强的T1（CET1）MRI进行VS患者的诊断和监测。然而，使用诸如高分辨率T2（HRT2）MRI的非对比度序列越来越感兴趣。因此，我们创建了一个无人监督的跨模型分段基准。训练集提供注释CET1（n = 105）和未配对的非注释的HRT2（n = 105）。目的是在测试集中提供的HRT2上自动对HRT2进行单侧VS和双侧耳蜗分割（n = 137）。共有16支球队提交了评估阶段的算法。顶级履行团队达成的表现水平非常高（最佳中位数骰子 - vs：88.4％; Cochleas：85.7％）并接近完全监督（中位数骰子 - vs：92.5％;耳蜗：87.7％）。所有顶级执行方法都使用图像到图像转换方法将源域图像转换为伪目标域图像。然后使用这些生成的图像和为源图像提供的手动注释进行培训分割网络。

医学图像分割是许多临床方法的基本和关键步骤。半监督学习已被广​​泛应用于医学图像分割任务，因为它减轻了收购专家审查的注释的沉重负担，并利用了更容易获得的未标记数据的优势。虽然已被证明是通过实施不同分布下的预测的不变性的一致性学习，但现有方法无法充分利用来自未标记数据的区域级形状约束和边界级距离信息。在本文中，我们提出了一种新颖的不确定性引导的相互一致学习框架，通过将任务中的一致性学习与自组合和交叉任务一致性学习从任务级正则化的最新预测集成了任务内的一致性学习，从而有效地利用了未标记的数据利用几何形状信息。该框架是由模型的估计分割不确定性指导，以便为一致性学习选择相对某些预测，以便有效地利用来自未标记数据的更可靠的信息。我们在两个公开的基准数据集中广泛地验证了我们提出的方法：左心房分割（LA）数据集和大脑肿瘤分割（BRATS）数据集。实验结果表明，我们的方法通过利用未标记的数据和优于现有的半监督分段方法来实现性能增益。

深度神经网络通常需要准确和大量注释，以在医学图像分割中实现出色的性能。单次分割和弱监督学习是有前途的研究方向，即通过仅从一个注释图像学习新类并利用粗标签来降低标签努力。以前的作品通常未能利用解剖结构并遭受阶级不平衡和低对比度问题。因此，我们为3D医学图像分割的创新框架提供了一次性和弱监督的设置。首先，提出了一种传播重建网络，以基于不同人体中的解剖模式类似的假设将来自注释体积的划痕投射到未标记的3D图像。然后，双级功能去噪模块旨在基于解剖结构和像素级别来改进涂鸦。在将涂鸦扩展到伪掩码后，我们可以使用嘈杂的标签培训策略培训新课程的分段模型。一个腹部的实验和一个头部和颈部CT数据集显示所提出的方法对最先进的方法获得显着改善，即使在严重的阶级不平衡和低对比度下也能够稳健地执行。

深度学习模型，例如监督编码器样式网络，在医学图像细分中表现出令人鼓舞的性能，但具有高标签成本。我们提出了一个半监督语义分割框架Trisegnet。它在有限的标记数据和大量未标记的数据上使用Triple-View功能学习。 Triple-View架构由三个像素级分类器和一个低水平的共享体重学习模块组成。该模型首先用标记的数据初始化。标签处理，包括数据扰动，置信标签投票和注释的不自信标签检测，使该模型能够同时训练标签和未标记的数据。每个模型的信心通过功能学习的其他两个视图得到了提高。重复此过程，直到每个模型达到与对应物相同的置信度。此策略使得对通用医疗图像数据集的三次学习学习。定制重叠和基于边界的损失功能是根据培训的不同阶段量身定制的。分割结果将在四个公开可用的基准数据集上进行评估，包括超声，CT，MRI和组织学图像。重复的实验证明了拟议网络与其他半监督算法相比，在一系列评估措施中相比。

准确的牙齿体积分割是计算机辅助牙齿分析的先决条件。基于深度学习的牙齿分割方法已经达到了令人满意的表现，但需要大量的牙齿数据。公开可用的牙科数据是有限的，这意味着无法在临床实践中复制，评估和应用现有方法。在本文中，我们建立了一个3D Dental CBCT数据集Ctooth+，具有22个完全注释的卷和146个未标记的体积。我们进一步评估了基于完全监督的学习，半监督学习和积极学习的几种最先进的牙齿量细分策略，并定义了绩效原则。这项工作为牙齿体积分割任务提供了新的基准，该实验可以作为未来基于AI的牙科成像研究和临床应用开发的基线。

卷积神经网络（CNN）已经实现了医学图像细分的最先进性能，但需要大量的手动注释进行培训。半监督学习（SSL）方法有望减少注释的要求，但是当数据集大小和注释图像的数量较小时，它们的性能仍然受到限制。利用具有类似解剖结构的现有注释数据集来协助培训，这有可能改善模型的性能。然而，由于目标结构的外观不同甚至成像方式，跨解剖结构域的转移进一步挑战。为了解决这个问题，我们提出了跨解剖结构域适应（CS-CADA）的对比度半监督学习，该学习适应一个模型以在目标结构域中细分相似的结构，这仅需要通过利用一组现有现有的现有的目标域中的限制注释源域中相似结构的注释图像。我们使用特定领域的批归归量表（DSBN）来单独地标准化两个解剖域的特征图，并提出跨域对比度学习策略，以鼓励提取域不变特征。它们被整合到一个自我兼容的均值老师（SE-MT）框架中，以利用具有预测一致性约束的未标记的目标域图像。广泛的实验表明，我们的CS-CADA能够解决具有挑战性的跨解剖结构域移位问题，从而在视网膜血管图像和心脏MR图像的帮助下，在X射线图像中准确分割冠状动脉，并借助底底图像，分别仅给定目标域中的少量注释。

Artificial Intelligence (AI) is having a tremendous impact across most areas of science. Applications of AI in healthcare have the potential to improve our ability to detect, diagnose, prognose, and intervene on human disease. For AI models to be used clinically, they need to be made safe, reproducible and robust, and the underlying software framework must be aware of the particularities (e.g. geometry, physiology, physics) of medical data being processed. This work introduces MONAI, a freely available, community-supported, and consortium-led PyTorch-based framework for deep learning in healthcare. MONAI extends PyTorch to support medical data, with a particular focus on imaging, and provide purpose-specific AI model architectures, transformations and utilities that streamline the development and deployment of medical AI models. MONAI follows best practices for software-development, providing an easy-to-use, robust, well-documented, and well-tested software framework. MONAI preserves the simple, additive, and compositional approach of its underlying PyTorch libraries. MONAI is being used by and receiving contributions from research, clinical and industrial teams from around the world, who are pursuing applications spanning nearly every aspect of healthcare.

深度学习算法的最新进展为解决许多医学图像分析问题带来了重大好处。培训深度学习模型通常需要具有专家标记注释的大型数据集。但是，获取专家标记的注释不仅昂贵，而且主观，容易出错，并且观察者内部变异性会引入标签。由于解剖学的模棱两可，使用深度学习模型来细分医学图像时，这尤其是一个问题。基于图像的医学诊断工具使用经过不正确分段标签训练的深度学习模型可以导致错误的诊断和治疗建议。与单评论注释相比，多评价者注释可能更适合于使用小型培训集的深度学习模型进行训练。本文的目的是开发和评估一种基于MRI中病变特征的多评价者注释和解剖学知识来生成概率标签的方法，以及一种使用概率的标签使用归一化活动性损失作为A的病变特征的解剖学知识，以训练分割模型”。耐噪声损失的功能。通过将17个膝盖MRI扫描的二进制基础真理进行比较，以评估该模型，以用于临床分割和检测骨髓病变（BML）。该方法与二进制跨透镜损失函数相比，该方法成功提高了精度14，召回22和骰子得分8％。总体而言，这项工作的结果表明，使用软标签的拟议归一化主动损失成功地减轻了嘈杂标签的影响。

不工会是骨科诊所面临的针对技术困难和高成本拍摄骨间毛细血管面临的挑战之一。细分容器和填充毛细血管对于理解毛细血管生长遇到的障碍至关重要。但是，现有用于血管分割的数据集主要集中在人体的大血管上，缺乏标记的毛细管图像数据集极大地限制了血管分割和毛细血管填充的方法论开发和应用。在这里，我们提出了一个名为IFCIS-155的基准数据集，由155个2D毛细管图像组成，该图像具有分割边界和由生物医学专家注释的血管填充物，以及19个大型高分辨率3D 3D毛细管图像。为了获得更好的骨间毛细血管图像，我们利用最先进的免疫荧光成像技术来突出骨间毛细血管的丰富血管形态。我们进行全面的实验，以验证数据集和基准测试深度学习模型的有效性（\ eg UNET/UNET ++和修改后的UNET/UNET ++）。我们的工作提供了一个基准数据集，用于培训毛细管图像细分的深度学习模型，并为未来的毛细管研究提供了潜在的工具。 IFCIS-155数据集和代码均可在\ url {https://github.com/ncclabsustech/ifcis-55}上公开获得。

Automated detecting lung infections from computed tomography (CT) data plays an important role for combating COVID-19. However, there are still some challenges for developing AI system. 1) Most current COVID-19 infection segmentation methods mainly relied on 2D CT images, which lack 3D sequential constraint. 2) Existing 3D CT segmentation methods focus on single-scale representations, which do not achieve the multiple level receptive field sizes on 3D volume. 3) The emergent breaking out of COVID-19 makes it hard to annotate sufficient CT volumes for training deep model. To address these issues, we first build a multiple dimensional-attention convolutional neural network (MDA-CNN) to aggregate multi-scale information along different dimension of input feature maps and impose supervision on multiple predictions from different CNN layers. Second, we assign this MDA-CNN as a basic network into a novel dual multi-scale mean teacher network (DM${^2}$T-Net) for semi-supervised COVID-19 lung infection segmentation on CT volumes by leveraging unlabeled data and exploring the multi-scale information. Our DM${^2}$T-Net encourages multiple predictions at different CNN layers from the student and teacher networks to be consistent for computing a multi-scale consistency loss on unlabeled data, which is then added to the supervised loss on the labeled data from multiple predictions of MDA-CNN. Third, we collect two COVID-19 segmentation datasets to evaluate our method. The experimental results show that our network consistently outperforms the compared state-of-the-art methods.

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。

大脑的血管为人脑提供所需的营养和氧气。作为大脑血液供应的脆弱部分，小血管的病理可能会引起严重的问题，例如脑小血管疾病（CSVD）。还显示CSVD与神经变性有关，例如阿尔茨海默氏病。随着7个特斯拉MRI系统的发展，可以实现较高的空间图像分辨率，从而使大脑中非常小的血管描绘。非深度学习的方法进行血管分割的方法，例如，弗兰吉的血管增强，随后的阈值能够将培养基分割至大容器，但通常无法分割小血管。这些方法对小容器的敏感性可以通过广泛的参数调整或手动校正来提高，尽管使它们耗时，费力，并且对于较大的数据集而言是不可行的。本文提出了一个深度学习架构，以自动在7特斯拉3D飞行时间（TOF）磁共振血管造影（MRA）数据中自动分割小血管。该算法对仅11个受试者的小型半自动分段数据进行训练和评估；使用六个进行培训，两个进行验证，三个进行测试。基于U-NET多尺度监督的深度学习模型使用训练子集进行了训练，并以一种自我监督的方式使用变形 - 意识到的学习以改善概括性能。针对测试集对拟议的技术进行了定量和定性评估，并获得了80.44 $ \ pm $ 0.83的骰子得分。此外，将所提出的方法的结果与选定的手动分割区域（62.07结果骰子）进行了比较，并通过变形感知的学习显示出显着改善（18.98 \％）。