目的：利用高分辨率定量CT（QCT）成像特征来预测间质肺疾病（ILD）的纤维纤维诊断和预后。方法：40名ILD患者（20例常规间质性肺炎（UIP），20个非UIP模式ILD）由2位放射科医生的专家共识分类，随后持续了7年。记录临床变量。分割肺场后，使用基于晶格的方法（TM模型）提取了总共26个纹理特征。将TM模型与先前基于直方图的模型（HM）进行了比较，以便将UIP与非UIP分类。为了进行预后评估，进行了生存分析，将专家诊断标签与TM指标进行比较。结果：在分类分析中，TM模型的表现优于HM方法，AUC为0.70。虽然在COX回归分析中，UIP与非UIP专家标签的生存曲线在统计学上并没有差异，但TM QCT特征允许该队列的统计学意义分区。结论：TM模型在区分非UIP模式方面优于HM模型。最重要的是，TM允许将队列分配为不同的生存群体，而专家UIP与非UIP标签则不得。 QCT TM模型可以改善ILD的诊断，并提供更准确的预后，更好地指导患者管理。

人工智能（AI）技术具有重要潜力，可以实现有效，鲁棒和自动的图像表型，包括识别细微图案。基于AI的检测搜索图像空间基于模式和特征来找到兴趣区域。存在一种良性的肿瘤组织学，可以通过使用图像特征的基于AI的分类方法来识别。图像从图像中提取可用于的可覆盖方式，可以通过显式（手工/工程化）和深度辐射谱系框架来探索途径。辐射瘤分析有可能用作非侵入性技术，以准确表征肿瘤，以改善诊断和治疗监测。这项工作介绍基于AI的技术，专注于肿瘤宠物和PET / CT成像，用于不同的检测，分类和预测/预测任务。我们还讨论了所需的努力，使AI技术转换为常规临床工作流程，以及潜在的改进和互补技术，例如在电子健康记录和神经象征性AI技术上使用自然语言处理。

目的：基于深度学习的放射素学（DLR）在医学图像分析中取得了巨大的成功，并被认为是依赖手工特征的常规放射线学的替代。在这项研究中，我们旨在探索DLR使用预处理PET/CT预测鼻咽癌（NPC）中5年无进展生存期（PFS）的能力。方法：总共招募了257名患者（内部/外部队列中的170/87），具有晚期NPC（TNM III期或IVA）。我们开发了一个端到端的多模式DLR模型，其中优化了3D卷积神经网络以从预处理PET/CT图像中提取深度特征，并预测了5年PFS的概率。作为高级临床特征，TNM阶段可以集成到我们的DLR模型中，以进一步提高预后性能。为了比较常规放射素学和DLR，提取了1456个手工制作的特征，并从54种特征选择方法和9种分类方法的54个交叉组合中选择了最佳常规放射线方法。此外，使用临床特征，常规放射线学签名和DLR签名进行风险组分层。结果：我们使用PET和CT的多模式DLR模型比最佳常规放射线方法获得了更高的预后性能。此外，多模式DLR模型仅使用PET或仅CT优于单模式DLR模型。对于风险组分层，常规的放射线学签名和DLR签名使内部和外部队列中的高风险患者群体之间有显着差异，而外部队列中的临床特征则失败。结论：我们的研究确定了高级NPC中生存预测的潜在预后工具，表明DLR可以为当前TNM分期提供互补值。

Despite high global prevalence of hepatic steatosis, no automated diagnostics demonstrated generalizability in detecting steatosis on multiple international datasets. Traditionally, hepatic steatosis detection relies on clinicians selecting the region of interest (ROI) on computed tomography (CT) to measure liver attenuation. ROI selection demands time and expertise, and therefore is not routinely performed in populations. To automate the process, we validated an existing artificial intelligence (AI) system for 3D liver segmentation and used it to purpose a novel method: AI-ROI, which could automatically select the ROI for attenuation measurements. AI segmentation and AI-ROI method were evaluated on 1,014 non-contrast enhanced chest CT images from eight international datasets: LIDC-IDRI, NSCLC-Lung1, RIDER, VESSEL12, RICORD-1A, RICORD-1B, COVID-19-Italy, and COVID-19-China. AI segmentation achieved a mean dice coefficient of 0.957. Attenuations measured by AI-ROI showed no significant differences (p = 0.545) and a reduction of 71% time compared to expert measurements. The area under the curve (AUC) of the steatosis classification of AI-ROI is 0.921 (95% CI: 0.883 - 0.959). If performed as a routine screening method, our AI protocol could potentially allow early non-invasive, non-pharmacological preventative interventions for hepatic steatosis. 1,014 expert-annotated liver segmentations of patients with hepatic steatosis annotations can be downloaded here: https://drive.google.com/drive/folders/1-g_zJeAaZXYXGqL1OeF6pUjr6KB0igJX.

病变分割是放射线工作流程的关键步骤。手动分割需要长时间的执行时间，并且容易发生可变性，从而损害了放射线研究及其鲁棒性的实现。在这项研究中，对非小细胞肺癌患者的计算机断层扫描图像进行了深入学习的自动分割方法。还评估了手动与自动分割在生存放射模型的性能中的使用。方法总共包括899名NSCLC患者（2个专有：A和B，1个公共数据集：C）。肺部病变的自动分割是通过训练先前开发的建筑NNU-NET进行的，包括2D，3D和级联方法。用骰子系数评估自动分割的质量，以手动轮廓为参考。通过从数据集A的手动和自动轮廓中提取放射性的手工制作和深度学习特征来探索自动分割对患者生存的放射素模型对患者生存的性能的影响。评估并比较模型的精度。结果通过平均2D和3D模型的预测以及应用后处理技术来提取最大连接的组件，可以实现具有骰子= 0.78 +（0.12）的自动和手动轮廓之间的最佳一致性。当使用手动或自动轮廓，手工制作或深度特征时，在生存模型的表现中未观察到统计差异。最好的分类器显示出0.65至0.78之间的精度。结论NNU-NET在自动分割肺部病变中的有希望的作用已得到证实，从而大大降低了时必的医生的工作量，而不会损害基于放射线学的生存预测模型的准确性。

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。

组织病理学图像提供了癌症诊断的明确来源，其中包含病理学家用来识别和分类恶性疾病的信息，并指导治疗选择。这些图像包含大量信息，其中大部分目前不可用人类的解释。有监督的深度学习方法对于分类任务非常有力，但它们本质上受注释的成本和质量限制。因此，我们开发了组织形态表型学习，这是一种无监督的方法，它不需要注释，并且通过小图像瓷砖中的歧视性图像特征的自我发现进行操作。瓷砖分为形态上相似的簇，这些簇似乎代表了自然选择下出现的肿瘤生长的复发模式。这些簇具有不同的特征，可以使用正交方法识别。应用于肺癌组织，我们表明它们与患者的结局紧密保持一致，组织病理学识别的肿瘤类型和生长模式以及免疫表型的转录组度量。

最近关于Covid-19的研究表明，CT成像提供了评估疾病进展和协助诊断的有用信息，以及帮助理解疾病。有越来越多的研究，建议使用深度学习来使用胸部CT扫描提供快速准确地定量Covid-19。兴趣的主要任务是胸部CT扫描的肺和肺病变的自动分割，确认或疑似Covid-19患者。在这项研究中，我们使用多中心数据集比较12个深度学习算法，包括开源和内部开发的算法。结果表明，合并不同的方法可以提高肺部分割，二元病变分割和多种子病变分割的总体测试集性能，从而分别为0.982,0.724和0.469的平均骰子分别。将得到的二元病变分段为91.3ml的平均绝对体积误差。通常，区分不同病变类型的任务更加困难，分别具有152mL的平均绝对体积差，分别为整合和磨碎玻璃不透明度为0.369和0.523的平均骰子分数。所有方法都以平均体积误差进行二元病变分割，该分段优于人类评估者的视觉评估，表明这些方法足以用于临床实践中使用的大规模评估。

计算机辅助方法为诊断和预测脑疾病显示了附加的价值，因此可以支持临床护理和治疗计划中的决策。本章将洞悉方法的类型，其工作，输入数据（例如认知测试，成像和遗传数据）及其提供的输出类型。我们将专注于诊断的特定用例，即估计患者的当前“状况”，例如痴呆症的早期检测和诊断，对脑肿瘤的鉴别诊断以及中风的决策。关于预测，即对患者的未来“状况”的估计，我们将缩小用例，例如预测多发性硬化症中的疾病病程，并预测脑癌治疗后患者的结局。此外，根据这些用例，我们将评估当前的最新方法，并强调当前对这些方法进行基准测试的努力以及其中的开放科学的重要性。最后，我们评估了计算机辅助方法的当前临床影响，并讨论了增加临床影响所需的下一步。

为了研究非对比计算断层扫描（CT）周围的胸膜，气道和血管是否可以区分良性和恶性肺结核。 LIDC-IDRI DataSet是最大的公共CT数据库之一进行了研究。共有1556例来自694名患者的结节涉及统计分析，其中平均刻录3和> 3的结节分别表示为良性和恶性肿瘤。此外，来自113例诊断患者的339个结节独立地评估了诊断原律。将计算机算法开发成肺部结构并量化胸膜表面，气道和血管的距离，以及结节附近的呼吸道和血管的计数数和归一化。进行差距（或）和Chi-Square（\ Chi ^ 2）测试以证明周围结构的特征与结节恶性肿瘤之间的相关性。在逻辑回归中进行非参数接收器操作特征（ROC）分析，以评估每个结构的辨别能力。对于良性和恶性群体，分别从结节到胸膜，气道和血管的平均距离（6.56,5.19），（37.08,26.43）和（1.42,17.07）mm。结节与通气通路的计数和血管数的相关性分别（或= 22.96，\ Chi ^ 2 = 105.04）和（或= 7.06，\ Chi ^ 2 = 290.11）。结节之间的相关性和气道和血管的体积是（或= 9.19，\ Chi ^ 2 = 159.02）和（或= 2.29，\ Chi ^ 2 = 55.89）。胸膜，呼吸道和血管的曲线下曲线（AUC）分别为0.5202,0.6943和0.6529。我们的研究结果表明，与良性的，恶性结节通常被更多的肺部结构包围，表明这些结构的特征可以被视为肺癌生物标志物。

成像生物标志物提供了一种无创的方法来预测治疗前免疫疗法的反应。在这项工作中，我们提出了一种从卷积神经网络（CNN）计算出的新型深度放射素特征（DRF），该特征捕获了与免疫细胞标记和整体生存有关的肿瘤特征。我们的研究使用四个MRI序列（T1加权，T1加权后对比，T2加权和FLAIR），并具有151例脑肿瘤患者的相应免疫细胞标记。该方法通过在MRI扫描的标记肿瘤区域内聚集了预训练的3D-CNN的激活图，从而提取了180个DRF。这些功能提供了编码组织异质性的区域纹理的紧凑而有力的表示。进行了一组全面的实验，以评估所提出的DRF和免疫细胞标记之间的关系，并衡量它们与整体生存的关联。结果表明，DRF和各种标记之间存在很高的相关性，以及根据这些标记分组的患者之间的显着差异。此外，将DRF，临床特征和免疫细胞标记组合为随机森林分类器的输入有助于区分短期和长期生存结果，AUC为72 \％，P = 2.36 $ \ times $ 10 $^{ - 5} $。这些结果证明了拟议的DRF作为非侵入性生物标志物在预测脑肿瘤患者的治疗反应中的有用性。

Lung cancer is a severe menace to human health, due to which millions of people die because of late diagnoses of cancer; thus, it is vital to detect the disease as early as possible. The Computerized chest analysis Tomography of scan is assumed to be one of the efficient solutions for detecting and classifying lung nodules. The necessity of high accuracy of analyzing C.T. scan images of the lung is considered as one of the crucial challenges in detecting and classifying lung cancer. A new long-short-term-memory (LSTM) based deep fusion structure, is introduced, where, the texture features computed from lung nodules through new volumetric grey-level-co-occurrence-matrices (GLCM) computations are applied to classify the nodules into: benign, malignant and ambiguous. An improved Otsu segmentation method combined with the water strider optimization algorithm (WSA) is proposed to detect the lung nodules. Otsu-WSA thresholding can overcome the restrictions present in previous thresholding methods. Extended experiments are run to assess this fusion structure by considering 2D-GLCM computations based 2D-slices fusion, and an approximation of this 3D-GLCM with volumetric 2.5D-GLCM computations-based LSTM fusion structure. The proposed methods are trained and assessed through the LIDC-IDRI dataset, where 94.4%, 91.6%, and 95.8% Accuracy, sensitivity, and specificity are obtained, respectively for 2D-GLCM fusion and 97.33%, 96%, and 98%, accuracy, sensitivity, and specificity, respectively, for 2.5D-GLCM fusion. The yield of the same are 98.7%, 98%, and 99%, for the 3D-GLCM fusion. The obtained results and analysis indicate that the WSA-Otsu method requires less execution time and yields a more accurate thresholding process. It is found that 3D-GLCM based LSTM outperforms its counterparts.

在这项研究中，将放射学方法扩展到用于组织分类的光学荧光分子成像数据，称为“验光”。荧光分子成像正在出现在头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）切除期间的精确手术引导。然而，肿瘤到正常的组织对比与靶分子表皮生长因子受体（EGFR）的异质表达的内在生理局限性混淆。验光学试图通过探测荧光传达的EGFR表达中的质地模式差异来改善肿瘤识别。从荧光图像样品中提取了总共1,472个标准化的验光特征。涉及支持矢量机分类器的监督机器学习管道接受了25个顶级功能的培训，这些功能由最小冗余最大相关标准选择。通过将切除组织的图像贴片分类为组织学确认的恶性肿瘤状态，将模型预测性能与荧光强度阈值方法进行了比较。与荧光强度阈值方法相比，验光方法在所有测试集样品中提供了一致的预测准确性（无剂量）（平均精度为89％vs. 81％； P = 0.0072）。改进的性能表明，将放射线学方法扩展到荧光分子成像数据为荧光引导手术中的癌症检测提供了有希望的图像分析技术。

目的：为全身CT设计多疾病分类扫描使用自动提取标签从放射科文reports.Materials和方法三个不同的器官系统：这项回顾性研究共有12,092例患者（平均年龄57 + - 18; 6172名妇女）包括对模型开发和测试（2012-2017自）。基于规则的算法被用来从12,092患者提取13667身体CT扫描19,225疾病的标签。使用三维DenseVNet，三个器官系统是分段的：肺和胸膜;肝胆;和肾脏及输尿管。对于每个器官，三维卷积神经网络分类没有明显的疾病与四种常见疾病为跨越所有三个模型总共15个不同的标签。测试是在相对于2875个手动导出的参考标签2158个CT体积的子集从2133名患者（ - ; 1079名妇女18，平均年龄58 +）进行。性能报告为曲线（AUC）与通过方法德朗95％置信区间下接收器的操作特性的区域。结果：提取的标签说明书验证确认91％横跨15个不同的唱片公司99％的准确率。对于肺和胸膜标签的AUC分别为：肺不张0.77（95％CI：0.74，0.81），结节0.65（0.61，0.69），肺气肿0.89（0.86，0.92），积液0.97（0.96，0.98），并且没有明显的疾病0.89（ 0.87，0.91）。对于肝和胆囊的AUC分别为：肝胆钙化0.62（95％CI：0.56，0.67），病变0.73（0.69，0.77），扩张0.87（0.84，0.90），脂肪0.89（0.86，0.92），并且没有明显的疾病0.82（ 0.78，0.85）。对于肾脏及输尿管的AUC分别为：石0.83（95％CI：0.79，0.87），萎缩0.92（0.89，0.94），病变0.68（0.64，0.72），囊肿0.70（0.66，0.73），并且没有明显的疾病0.79（0.75 ，0.83）。结论：弱监督深度学习模型能够在多器官系统不同的疾病分类。

目的;这项研究的目的是通过将机器学习应用于多模式MRI特征，将神经胶质肿瘤分为II，III和IV类别，与体积分析相比。方法;我们回顾性地研究了57例在3T MRI上获取的T2加权，T2加权，Flair图像和ADC MAP的胶质瘤患者。使用ITK-SNAP开源工具的半小局分割，将肿瘤分割为增强和非增强部分，肿瘤坏死，囊肿和水肿。我们测量了总肿瘤量，增强的非肿瘤，水肿，坏死体积以及与总肿瘤量的比率。对培训载体机（SVM）分类器和人工神经网络（ANN）进行了标记的数据，旨在回答感兴趣的问题。通过ROC分析计算预测的特异性，灵敏度和AUC。使用Kruskall Wallis评估了组之间连续度量的差异，并进行了事后DUNN校正以进行多次比较。结果;当我们比较组之间的体积比时，IV级和II-III级神经胶质肿瘤之间的统计学显着差异。 IV级神经胶质肿瘤的水肿和肿瘤坏死比率高于II和III级。体积比分析无法成功区分II和III级肿瘤。但是，SVM和ANN以高达98％和96％的精度正确分类了每个组。结论;在临床环境中，可以将机器学习方法应用于MRI特征，以无创，更容易地对脑肿瘤进行分类。

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％。

逆转录 - 聚合酶链反应（RT-PCR）目前是Covid-19诊断中的金标准。然而，它可以花几天来提供诊断，假负率相对较高。成像，特别是胸部计算断层扫描（CT），可以有助于诊断和评估这种疾病。然而，表明标准剂量CT扫描对患者提供了显着的辐射负担，尤其是需要多次扫描的患者。在这项研究中，我们考虑低剂量和超低剂量（LDCT和ULDCT）扫描方案，其减少靠近单个X射线的辐射曝光，同时保持可接受的分辨率以进行诊断目的。由于胸部放射学专业知识可能不会在大流行期间广泛使用，我们使用LDCT / ULDCT扫描的收集的数据集进行人工智能（AI）基础的框架，以研究AI模型可以提供人为级性能的假设。 AI模型使用了两个阶段胶囊网络架构，可以快速对Covid-19，社区获得的肺炎（帽）和正常情况进行分类，使用LDCT / ULDCT扫描。 AI模型实现Covid-19敏感性为89.5％+ - 0.11，帽敏感性为95％+ \ - 0.11，正常情况敏感性（特异性）85.7％+ - 0.16，精度为90％+ \ - 0.06。通过纳入临床数据（人口统计和症状），性能进一步改善了Covid-19敏感性为94.3％+ \ - PM 0.05，帽敏感性为96.7％+ \ - 0.07，正常情况敏感性（特异性）91％+ - 0.09，精度为94.1％+ \ - 0.03。所提出的AI模型基于降低辐射暴露的LDCT / ULDCT扫描来实现人级诊断。我们认为，所提出的AI模型有可能协助放射科医师准确，并迅速诊断Covid-19感染，并帮助控制大流行期间的传输链。

本文提出了第二版的头部和颈部肿瘤（Hecktor）挑战的概述，作为第24届医学图像计算和计算机辅助干预（Miccai）2021的卫星活动。挑战由三个任务组成与患有头颈癌（H＆N）的患者的PET / CT图像的自动分析有关，专注于oropharynx地区。任务1是FDG-PET / CT图像中H＆N主肿瘤肿瘤体积（GTVT）的自动分割。任务2是来自同一FDG-PET / CT的进展自由生存（PFS）的自动预测。最后，任务3与任务2的任务2与参与者提供的地面真理GTVT注释相同。这些数据从六个中心收集，总共325个图像，分为224个培训和101个测试用例。通过103个注册团队和448个结果提交的重要参与，突出了对挑战的兴趣。在第一任务中获得0.7591的骰子相似度系数（DSC），分别在任务2和3中的0.7196和0.6978的一致性指数（C-Index）。在所有任务中，发现这种方法的简单性是确保泛化性能的关键。 PFS预测性能在任务2和3中的比较表明，提供GTVT轮廓对于实现最佳结果，这表明可以使用完全自动方法。这可能避免了对GTVT轮廓的需求，用于可重复和大规模的辐射瘤研究的开头途径，包括千元潜在的受试者。

目的：尽管机器学习模型有潜力，但缺乏普遍性阻碍了他们在临床实践中的广泛采用。我们研究了三个方法论陷阱：（1）违反独立性假设，（2）具有不适当的性能指标或基线进行比较的模型评估，以及（3）批次效应。材料和方法：使用几个回顾性数据集，我们在有或没有陷阱的情况下实现机器学习模型，以定量说明这些陷阱对模型通用性的影响。结果：更具体地说，违反独立假设，在将数据分别分为火车，验证和测试集中，在预测局部恢复和预测局部恢复和表面上，将数据分别划分为火车，验证和测试集，在将数据分别分为火车，验证和测试集中，在F1分别误导和表面上获得误解和表面收益，从而违反独立假设。预测头颈癌的3年总生存期以及46.0％的总体生存率为5.0％，从而区分肺癌的组织病理学模式。此外，在培训，验证和测试集中为受试者分发数据点导致F1分数的表面增长21.8％。此外，我们展示了绩效指标选择和基线的重要性。在存在批处理效应的情况下，为肺炎检测而建立的模型导致F1得分为98.7％。但是，当将同一模型应用于正常患者的新数据集时，仅正确地将3.86％的样品分类。结论：这些方法上的陷阱无法使用内部模型评估来捕获，这种模型的不准确预测可能会导致错误的结论和解释。因此，对于开发可推广的模型是必要的，理解和避免这些陷阱是必要的。

数据分析方法的组合，提高计算能力和改进的传感器可以实现定量颗粒状，基于细胞的分析。我们描述了与组织解释和调查AI方法有关的丰富应用挑战集，目前用于应对这些挑战。我们专注于一类针对性的人体组织分析 - 组织病理学 - 旨在定量表征疾病状态，患者结果预测和治疗转向。