Micro-CT images of the renal arteries of intact rat kidneys, which had their vasculature injected with the contrast agent polymer Microfil, were characterized. Measurement of inter-branch segment properties and the hierarchical structure of the vessel trees were computed by an automated algorithmic approach. The perfusion territories of the different kidneys, as well as the local diameters of the segmented vasculature were mapped onto the representative structures and visually explored. Various parameters were compared in order to outline key geometrical properties, properties which were shown to not have a wide range of inter-specimen variation. It is shown that the fractal scaling in non-symmetric branching reveals itself differently, than in symmetric branching (e.g., in the lung the mean bronchial diameters at each generation are closely related). Also, perfused tissue is shown to have very little inter-specimen variation and therefore could be used in future studies related to characterizing various disease states of tissues and organs based on vascular branching geometry.

异常气道扩张，称为牵引支气管扩张，是特发性肺纤维化（IPF）的典型特征。体积计算断层扫描（CT）成像捕获IPF中逐渐变细的丢失。我们假设气道异常的自动化量化可以提供IPF疾病程度和严重程度的估算。我们提出了一种自动化计算管道，系统地将气道树木从基于深度学习的气道分割中划分到其裂片和世代分支，从而从胸部CT获得气道结构措施。重要的是，透气阻止通过厚波传播的杂散气道分支的发生，并通过图表搜索去除气道树中的环，克服现有气道骨架算法的限制。在14名健康参与者和14名IPF患者之间比较了透气段（跨空间）和透气曲线曲线之间的逐渐变化。 IPF患者中，Airway interberering显着降低，与健康对照相比，Airway曲线曲调显着增加。差异在下叶中最大标记，符合IPF相关损伤的典型分布。透气是一种开源管道，避免了现有的气道定量算法的限制，并具有临床解释性。自动化气道测量可能具有作为IPF严重程度和疾病程度的新型成像生物标志物。

背景和目的：电子显微镜（EM）的进步现在允许数百微米组织的三维（3D）成像具有纳米规模的分辨率，为研究大脑的超微结构提供新的机会。在这项工作中，我们介绍了一种可自由的GACSON软件，用于3D-EM脑组织样本中的骨髓轴突的可视化，分割，评估和形态分析。方法：Gacson软件配备了图形用户界面（GUI）。它自动分段粒细胞轴突的轴外空间及其相应的髓鞘护套，并允许手动分段，校对和分段组件的交互式校正。 GaCson分析骨髓轴突的形态，如轴突口，轴突偏心，髓鞘厚度或G比。结果：我们通过在假手术或创伤性脑损伤（TBI）之后，通过分割和分析Myelizing ansoce在大鼠躯体损伤（TBI）后的六3D-EM体积中的Myelized轴突来说明Gacson的使用。我们的研究结果表明，在损伤后五个月的TBI动物在躯体抑制皮质中近义Cortex中的近期骨髓轴突的等同直径。结论：我们的结果表明，GACSON是3D-EM卷中肢体化轴突的可视化，分割，评估和形态分析的有价值的工具。在麻省理工学院许可证下，Gacson在Https://github.com/andreabehan/g-acson免费提供。

在硅组织模型中，可以评估磁共振成像的定量模型。这包括对成像生物标志物和组织微结构参数的验证和灵敏度分析。我们提出了一种新的方法来生成心肌微结构的现实数值幻影。我们扩展了以前的研究，该研究考虑了心肌细胞的变异性，心肌细胞（插入式椎间盘）之间的水交换，心肌微结构混乱和四个钣金方向。在该方法的第一阶段，心肌细胞和钣金是通过考虑心肌到骨膜细胞连接的形状变异性和插入式椎间盘而产生的。然后，将薄板汇总和定向在感兴趣的方向上。我们的形态计量学研究表明，数值和真实（文献）心肌细胞数据的体积，长度以及一级和次要轴的分布之间没有显着差异（$ p> 0.01 $）。结构相关性分析证实了硅内组织与实际组织的混乱类别相同。此外，心肌细胞的模拟螺旋角（HA）和输入HA（参考值）之间的绝对角度差（$ 4.3^\ Circ \ PM 3.1^\ Circ $）与所测量HA之间的绝对角差有很好的一致性使用实验性心脏扩散张量成像（CDTI）和组织学（参考值）（Holmes等，2000）（$ 3.7^\ Circ \ PM6.4^\ Circ $）和（Scollan等，1998）（$ 4.9） ^\ circ \ pm 14.6^\ circ $）。使用结构张量成像（黄金标准）和实验性CDTI，输入和模拟CDTI的特征向量和模拟CDTI的角度之间的角度距离小于测量角度之间的角度距离。这些结果证实，所提出的方法比以前的研究可以为心肌产生更丰富的数值幻象。

X射线微型计算机断层摄影成像中存在固有的视野和分辨率折衷，这限制了多尺寸多孔系统的表征，分析和模型开发。在本文中，我们通过开发3D增强的深层超分辨率（EDSR）卷积神经网络来克服这些权衡来通过来自低分辨率数据的大型空间尺度创建增强的高分辨率数据。配对高分辨率（HR，2 $ \ MU $ M）和低分辨率（LR，6 $ \ MU $ M）来自Bentheimer Rock样本的图像数据用于培训网络。来自训练样本的未见LR和HR数据以及具有不同微结构的另一个样本，用于验证具有各种度量的网络：文本分析，分段行为和孔网络模型（PNM）多相流模拟。经过验证的EDSR网络用于为每个长度为6-7厘米的全核样品生成约1000个高分辨率转速子图像（总图像大小为约6000x6000x32000体素）。每个子培养物都具有从PNMS预测的不同的岩石物理特性，它们组合以创建每个样本的3D连续级模型。在一系列分数流动下模拟低毛细管数不混溶的流动，并直接在1：1的基础上与实验压力和3D饱和度进行比较。 EDSR产生的模型比在存在异质性存在下预测实验行为的基础LR模型更准确，特别是在遇到孔隙尺寸的广泛分布的流动状态下。该模型通常在预测到在实验重复性和三个数量级的实验重复性和相对渗透率内的饱和度准确。所示的工作流程是一个完全预测的，无需校准，并且打开了在真正的多尺度异构系统中的图像，模拟和分析流动的可能性。

估计X射线图像上的肺深度可以在临床常规期间提供精确的机会肺部体积估计，并提高现代结构胸部成像技术中的图像对比，如X射线暗场成像。我们提出了一种基于卷积神经网络的方法，允许每像素肺厚度估计和随后的总肺容量估计。使用从5250个真实CT扫描生成的5250个模拟Xco.NoRh，网络培训并验证了网络。此外，我们能够在真正的X线片上推断使用仿真数据训练的模型。对于45名患者，对标准临床射线照相进行定量和定性评估。基于患者对应的CT扫描来定义每个患者总肺体积的地面真理。 45个真实射线照片上的估计肺体积与地基体积之间的平均值误差为0.83升。核算患者直径时，误差会降至0.66升。辅助，我们预测了131 X射线照片的合成数据集上的肺部厚度，其中平均值误差为0.21升。结果表明，可以将在仿真模型中获得的知识转移到真正的X射线图像。

X射线微型计算机断层扫描（Micro-CT）已被广泛利用，以在地下多孔岩石中表征孔隙尺度几何形状。使用深度学习的超分辨率（SR）方法的最新进程允许在大型空间尺度上进行数字增强低分辨率（LR）图像，从而创建与高分辨率（HR）地理真理相当的SR图像。这避免了传统的解决方案和视野折衷。出色的问题是使用配对（已注册的）LR和HR数据，这些数据通常需要在此类方法的训练步骤中，但难以获得。在这项工作中，我们严格比较两种不同的最先进的SR深度学习技术，使用两者和未配对数据，具有类似于类似的地面真理数据。第一方法需要配对的图像来训练卷积神经网络（CNN），而第二种方法使用未配对的图像来训练生成的对抗网络（GaN）。使用具有复杂的微孔纹理的微型CT碳酸盐岩样品进行比较两种方法。我们实现了基于图像的各种图像和数值验证和实验验证，以定量评估两种方法的物理精度和敏感性。我们的定量结果表明，未配对GaN方法可以将超分辨率图像重建为精确，如配对的CNN方法，具有可比的训练时间和数据集要求。这将使用未配对的深度学习方法解除微型CT图像增强的新应用;数据处理阶段不再需要图像注册。来自数据存储平台的解耦图像可以更有效地利用用于培训SR数字岩体应用的网络。这为异构多孔介质中的多尺度流模拟各种应用开辟了新的途径。

动态磁共振成像（MRI）是一种流行的医学成像技术，可生成组织和器官内部对比度材料流动的图像序列。但是，仅在少数可行性研究中证明了它在通过食道运动中的成像运动中的应用，并且相对尚未探索。在这项工作中，我们提出了一个称为力学的MRI（MRI-MEC）的计算框架，该计算框架增强了该能力，从而增加了动态MRI在诊断食管疾病中的适用性。菠萝汁用作动态MRI的吞咽对比材料，MRI图像序列被用作MRI-MECH的输入。 MRI-MECH将食道建模为柔性的一维管，弹性管壁遵循线性管定律。然后，通过一维质量和动量保护方程式，通过食道流动。这些方程是使用物理信息的神经网络（PINN）求解的。 PINN最大程度地减少了MRI测量和模型预测之间的差异，以确保始终遵循流体流量问题的物理。 MRI-Mech计算了食管转运期间的流体速度和压力，并通过计算壁刚度和主动弛豫来估计食道健康的机械健康。此外，MRI-Mech预测了在排空过程中有关下食管下括约肌的缺失信息，这证明了其适用于缺少数据或图像分辨率差的方案。除了基于食管机械健康的定量估计值来改善临床决策外，MRI-MECH还可以增强用于应用其他医学成像方式以增强其功能。

树形特征的自主测量，例如分支结构，分支直径，分支长度和分支角度，是树木的机器人修剪以及结构表型的任务等任务所必需的。我们提出了一种称为机器人系统的机器人视觉系统，用于树形估计（rotse），以确定现场设置中的树形特征。该过程由以下阶段组成：通过移动机器人单元，分割，重建，曲线骨架化，转换为图形表示，然后计算特征的图像采集。苹果树上的定量和定性结果在准确性，计算时间和鲁棒性方面显示。与地面真相测量相比，rotse产生了以下估计数：分支直径（根均值误差$ 2.97 $ mm），分支长度（根均值误差$ 136.92 $ mm）和分支角度（均值平方误差$ 31.07 $ 31.07 $ 31.07 $ 31.07 $ 31.07 ）。当体素分辨率为3美元$ ^ 3 $时，平均运行时间为8.47美元。

In a wide variety of fields, analysis of images involves defining a region and measuring its inherent properties. Such measurements include a region's surface area, curvature, volume, average gray and/or color scale, and so on. Furthermore, the subsequent subdivision of these regions is sometimes performed. These subdivisions are then used to measure local information, at even finer scales. However, simple griding or manual editing methods are typically used to subdivide a region into smaller units. The resulting subdivisions can therefore either not relate well to the actual shape or property of the region being studied (i.e., gridding methods), or be time consuming and based on user subjectivity (i.e., manual methods). The method discussed in this work extracts subdivisional units based on a region's general shape information. We present the results of applying our method to the medical image analysis of nested regions-of-interest of myocardial wall, where the subdivisions are used to study temporal and/or spatial heterogeneity of myocardial perfusion. This method is of particular interest for creating subdivision regions-of-interest (SROIs) when no variable intensity or other criteria within a region need be used to separate a particular region into subunits.

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。

用于图像分割的深卷卷卷神经网络不会明确学习标签结构，并且可能会在类似树状结构（例如气道或血管）分割的圆柱形结构中产生不正确的结构（例如，具有断开的圆柱形结构）的分割。在本文中，我们提出了一种新型的标签改进方法，以从初始分割中纠正此类错误，并隐含地包含有关标签结构的信息。该方法具有两个新颖的部分：1）生成合成结构误差的模型，以及2）产生合成分割（带有误差）的标签外观仿真网络，其外观与实际初始分段相似。使用这些合成分割和原始图像，对标签改进网络进行了训练，以纠正错误并改善初始分割。该方法对两个分割任务进行了验证：来自胸部计算机断层扫描（CT）扫描和大脑3D CT血管造影（CTA）图像的脑血管分割的气道分割。在这两种应用中，我们的方法都大大优于标准的3D U-NET和其他先前的改进方法。当使用其他未标记的数据进行模型培训时，改进甚至更大。在消融研究中，我们证明了所提出方法的不同组成部分的值。

The Me 163 was a Second World War fighter airplane and a result of the German air force secret developments. One of these airplanes is currently owned and displayed in the historic aircraft exhibition of the Deutsches Museum in Munich, Germany. To gain insights with respect to its history, design and state of preservation, a complete CT scan was obtained using an industrial XXL-computer tomography scanner. Using the CT data from the Me 163, all its details can visually be examined at various levels, ranging from the complete hull down to single sprockets and rivets. However, while a trained human observer can identify and interpret the volumetric data with all its parts and connections, a virtual dissection of the airplane and all its different parts would be quite desirable. Nevertheless, this means, that an instance segmentation of all components and objects of interest into disjoint entities from the CT data is necessary. As of currently, no adequate computer-assisted tools for automated or semi-automated segmentation of such XXL-airplane data are available, in a first step, an interactive data annotation and object labeling process has been established. So far, seven 512 x 512 x 512 voxel sub-volumes from the Me 163 airplane have been annotated and labeled, whose results can potentially be used for various new applications in the field of digital heritage, non-destructive testing, or machine-learning. This work describes the data acquisition process of the airplane using an industrial XXL-CT scanner, outlines the interactive segmentation and labeling scheme to annotate sub-volumes of the airplane's CT data, describes and discusses various challenges with respect to interpreting and handling the annotated and labeled data.

心脏周围环境的脂肪沉积与诸如动脉粥样硬化，颈动脉僵硬，冠状动脉钙化，心房颤动等许多健康风险因素相关。这些存款与肥胖有所不相关，这加强了其直接分割以进一步定量。然而，由于所需的人类工作量和医生和技术人员的后续高成本，这些脂肪的手动分割尚未在临床实践中被广泛部署。在这项工作中，我们提出了一种统一的方法，用于自主分割和两种类型的心脏脂肪量化。分段脂肪被称为心外膜和纵隔，并通过心包彼此分开。很多努力都致力于实现最小的用户干预。所提出的方法主要包括注册和分类算法以执行所需的分割。我们比较了多种分类算法对此任务的性能，包括神经网络，概率模型和决策树算法。所提出的方法的实验结果表明，心外膜和纵隔脂肪的平均准确性为98.5％（如果特征正常化，则为99.5％），其平均阳性率为98.0％。平均而言，骰子相似度指数等于97.6％。

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。

我们提出了一种基于图的基于图的方法，用于标记给定的气道树分割的解剖学分支。该方法在气道树图中制定了气道标记作为分支分类问题，其中使用卷积神经网络（CNN）提取分支特征，并使用图形神经网络富集。我们的图形神经网络是通过从其本地邻居的每个节点聚合信息来实现的结构感知，并通过编码图中的节点位置来定位。我们在来自慢性阻塞性肺病（COPD）的各种严重阶段的受试者的220个气道树上评估了该方法。结果表明，我们的方法是计算上高效的，并且显着提高了分支分类性能而不是基线方法。与标准CNN方法获得的83.83 \％相比，我们的方法的总体平均精度达到91.18 \％。我们在https://github.com/diagnijmegen/spgnn发布了我们的源代码。该算法还在HTTPS://grand-Challenge.org/algorithms/airway-anatomical-labeling/上公开使用。

这项研究的目的是自动化代表冠状动脉网络的大点云中产生的小冠状动脉网络。可以使用可预测方式生成的较小网络可以用于评估网络形态计量法对例如血液动力学模拟中的血流。我们开发了一组算法，用于从大点云中生成冠状动脉血管网络。这些算法对点云进行排序，简化其网络结构而没有信息丢失，并根据给定的生理意义参数产生子图。数据最初是从光学荧光冷冻机构图像中收集的，并在此处使用之前进行处理。

基于深度学习的疾病检测和分割算法承诺提高许多临床过程。然而，由于数据隐私，法律障碍和非统一数据采集协议，此类算法需要大量的注释训练数据，通常在医学环境中不可用。具有注释病理学的合成数据库可以提供所需的培训数据量。我们展示了缺血性卒中的例子，即利用基于深度学习的增强的病变分割的改善是可行的。为此，我们训练不同的图像到图像转换模型，以合成大脑体积的磁共振图像，并且没有来自语义分割图的中风病变。此外，我们培养一种生成的对抗性网络来产生合成病变面具。随后，我们组合这两个组件来构建大型合成描边图像数据库。使用U-NET评估各种模型的性能，该U-NET在临床测试集上培训以进行段中风病变。我们向最佳性能报告$ \ mathbf {72.8} $％[$ \ mathbf {70.8 \ pm1.0} $％]的骰子分数，这胜过了单独临床图像培训的模型培训$ \ mathbf { 67.3} $％[$ \ mathbf {63.2 \ pm1.9} $％]，并且接近人类互相互联网骰子评分$ \ mathbf {76.9} $％。此外，我们表明，对于仅为10或50个临床案例的小型数据库，与使用不使用合成数据的设置相比，合成数据增强产生了显着的改进。据我们所知，这提出了基于图像到图像翻译的合成数据增强的第一个比较分析，并将第一应用于缺血性卒中。

非对比度CT（NCCT）图像中准确的梗塞分割是迈向计算机辅助急性缺血性中风（AIS）评估的关键步骤。在临床实践中，脑半球的双侧对称比较通常用于定位病理异常。最近的研究探索了不对称的协助AIS分割。但是，在评估其对AIS的贡献时，大多数以前基于对称性的工作都混合了不同类型的不对称性。在本文中，我们提出了一个新型的不对称分解网络（ADN），以自动将NCCT中的病理不对称性和内在的解剖不对称分离，以进行更有效和可解释的AIS分割。 ADN首先基于输入NCCT进行不对称分解，该输入nccts产生不同类型的3D不对称图。然后生成合成的，固有的 - 敏化补偿和病理 - 空气 - 对称盐的NCCT体积，后来用作分割网络的输入。 ADN的培训结合了领域知识，并采用了组织型意识到的正则化损失函数，以鼓励临床上敏感的病理不对称提取。加上无监督的3D转换网络，ADN在公共NCCT数据集上实现了最新的AIS分割性能。除了出色的表现外，我们认为学到的临床可解剖的不对称图也可以为更好地理解AIS评估提供见解。我们的代码可从https://github.com/nihaomiao/miccai22_adn获得。

自动图像处理算法可以提高分类异构碳酸盐岩石形态的质量，效率和一致性，可以无缝地处理大量的数据和图像。地质学家面临困难在设定从岩石图像，微计算断层扫描（UCT）或磁共振成像（MRI）中确定岩石物理性质的最佳方法的方向。大多数成功的工作是来自同质岩石，专注于2D图像，较少关注3D并需要数值模拟。目前，图像分析方法会聚到三种方法：图像处理，人工智能和具有人工智能的组合图像处理。在这项工作中，我们提出了两种方法来确定3D UCT和MRI图像的孔隙率：具有图像分辨率的图像处理方法优化高斯算法（IROGA）;高斯随机森林机器学习差异（MLDGRF）启用先进的图像识别方法。我们已经建立了参考3D微型模型和收集的图像以校准Iroga和MLDGRF方法。为了评估这些校准方法的预测能力，我们在3D UCT和天然异质碳酸盐岩的MRI图像上运行它们。我们分别测量了三种行业标准方式的碳酸盐岩的孔隙度和岩性，分别为参考值。值得注意的是，与三种实验测量相比，IROGA和MLDGRF的精度产生96.2％和97.1％的精度为96.2％和97.1％，91.7％和94.4％。我们使用两种方法，X射线粉末衍射和晶粒密度测量测量石灰石和硫铁矿参考值。 MLDGRF生产岩性（石灰石和硫铁矿）卷，精度为97.7％。