In the human brain, essential iron molecules for proper neurological functioning exist in transferrin (tf) and ferritin (Fe3) forms. However, its unusual increment manifests iron overload, which reacts with hydrogen peroxide. This reaction will generate hydroxyl radicals, and irons higher oxidation states. Further, this reaction causes tissue damage or cognitive decline in the brain and also leads to neurodegenerative diseases. The susceptibility difference due to iron overload within the volume of interest (VOI) responsible for field perturbation of MRI and can benefit in estimating the neural disorder. The quantitative susceptibility mapping (QSM) technique can estimate susceptibility alteration and assist in quantifying the local tissue susceptibility differences. It has attracted many researchers and clinicians to diagnose and detect neural disorders such as Parkinsons, Alzheimers, Multiple Sclerosis, and aging. The paper presents a systematic review illustrating QSM fundamentals and its processing steps, including phase unwrapping, background field removal, and susceptibility inversion. Using QSM, the present work delivers novel predictive biomarkers for various neural disorders. It can strengthen new researchers fundamental knowledge and provides insight into its applicability for cognitive decline disclosure. The paper discusses the future scope of QSM processing stages and their applications in identifying new biomarkers for neural disorders.

敏感性张量成像（STI）是一种新兴的磁共振成像技术，它以二阶张量模型来表征各向异性组织磁敏感性。 STI有可能为白质纤维途径的重建以及在MM分辨率下的大脑中的髓磷脂变化的检测提供信息，这对于理解健康和患病大脑的大脑结构和功能具有很大的价值。但是，STI在体内的应用受到了繁琐且耗时的采集要求，以测量易感性引起的MR相变为多个（通常超过六个）的头部方向。由于头圈的物理限制，头部旋转角的限制增强了这种复杂性。结果，STI尚未广泛应用于体内研究。在这项工作中，我们通过为STI的图像重建算法提出利用数据驱动的先验来解决这些问题。我们的方法称为DEEPSTI，通过深层神经网络隐式地了解了数据，该网络近似于STI的正常器函数的近端操作员。然后，使用学习的近端网络对偶极反转问题进行迭代解决。使用模拟和体内人类数据的实验结果表明，根据重建张量图，主要特征向量图和拖拉术结果，对最先进的算法的改进很大六个不同的方向。值得注意的是，我们的方法仅在人体内的一个方向上实现了有希望的重建结果，我们证明了该技术在估计多发性硬化症患者中估计病变易感性各向异性的潜在应用。

生成的对抗网络（GAN）是在众多领域成功使用的一种强大的深度学习模型。它们属于一个称为生成方法的更广泛的家族，该家族通过从真实示例中学习样本分布来生成新数据。在临床背景下，与传统的生成方法相比，GAN在捕获空间复杂，非线性和潜在微妙的疾病作用方面表现出增强的能力。这篇综述评估了有关gan在各种神经系统疾病的成像研究中的应用的现有文献，包括阿尔茨海默氏病，脑肿瘤，脑老化和多发性硬化症。我们为每个应用程序提供了各种GAN方法的直观解释，并进一步讨论了在神经影像学中利用gans的主要挑战，开放问题以及有希望的未来方向。我们旨在通过强调如何利用gan来支持临床决策，并有助于更好地理解脑部疾病的结构和功能模式，从而弥合先进的深度学习方法和神经病学研究之间的差距。

视网膜光学相干断层扫描（OCT）和光学相干断层扫描（OCTA）是（早期）诊断阿尔茨海默氏病（AD）的有前途的工具。这些非侵入性成像技术比替代神经影像工具更具成本效益，更容易获得。但是，即使对于训练有素的从业人员来说，解释和分类OCT设备进行的多层扫描也是耗时和挑战。关于机器学习和深度学习方法的调查，涉及对诸如青光眼等各种疾病的OCT扫描自动分析。但是，目前的文献缺乏对使用OCT或OCTA诊断阿尔茨海默氏病或​​认知障碍的广泛调查。这促使我们进行了针对需要介绍该问题的机器/深度学习科学家或从业者的全面调查。本文包含1）对阿尔茨海默氏病和认知障碍的医学背景介绍及其使用OCT和八八片成像方式的诊断，2）从自动分析的角度审查有关该问题的各种技术建议和子问题的回顾，3 ）对最近的深度学习研究和可用的OCT/OCTA数据集的系统综述，旨在诊断阿尔茨海默氏病和认知障碍。对于后者，我们使用发布或灭亡软件来搜索来自Scopus，PubMed和Web Science等各种来源的相关研究。我们遵循PRISMA方法筛选了3073参考的初始库，并确定了直接针对AD诊断的十项相关研究（n = 10，3073分）。我们认为缺乏开放的OCT/OCTA数据集（关于阿尔茨海默氏病）是阻碍该领域进展的主要问题。

晚期钆增强磁共振成像（LGE MRI）通常用于可视化和量化左心房（LA）疤痕。疤痕的位置和程度提供了心理生理学和心房颤动进展的重要信息（AF）。因此，LGE MRI的La Scar分段和量化可用于AF患者的计算机辅助诊断和治疗分层。由于手动描绘可能是耗时的，并且经过专家内和专家间变异性，因此非常需要自动化这种计算，这然而仍然仍然具有挑战性和研究。本文旨在为La腔，墙壁，瘢痕和消融差距分割和LGE MRI的定量提供系统审查，以及AF研究的相关文献。具体而言，我们首先总结AF相关的成像技术，特别是LGE MRI。然后，我们详细介绍了四个计算任务的方法，并总结了每个任务中应用的验证策略。最后，概述了未来可能的未来发展，简要调查了上述方法的潜在临床应用。审查表明，该主题的研究仍处于早期阶段。虽然已经提出了几种方法，但特别是对于LA分割，由于与图像采集的高度变化相关的性能问题和图像采集差异有关的性能问题，仍有很大的算法发展。

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。

早期发现阿尔茨海默氏病对于部署干预措施和减慢疾病进展至关重要。在过去的十年中，已经探索了许多机器学习和深度学习算法，目的是为阿尔茨海默氏症建立自动检测。数据增强技术和先进的深度学习体系结构的进步已经在该领域开辟了新的边界，研究正在快速发展。因此，这项调查的目的是概述有关阿尔茨海默氏病诊断深度学习模型的最新研究。除了对众多数据源，神经网络架构以及常用的评估措施进行分类外，我们还对实施和可重复性进行了分类。我们的目标是协助感兴趣的研究人员跟上最新的发展，并将早期的调查作为基准。此外，我们还指出了该主题的未来研究方向。

Over the years, Machine Learning models have been successfully employed on neuroimaging data for accurately predicting brain age. Deviations from the healthy brain aging pattern are associated to the accelerated brain aging and brain abnormalities. Hence, efficient and accurate diagnosis techniques are required for eliciting accurate brain age estimations. Several contributions have been reported in the past for this purpose, resorting to different data-driven modeling methods. Recently, deep neural networks (also referred to as deep learning) have become prevalent in manifold neuroimaging studies, including brain age estimation. In this review, we offer a comprehensive analysis of the literature related to the adoption of deep learning for brain age estimation with neuroimaging data. We detail and analyze different deep learning architectures used for this application, pausing at research works published to date quantitatively exploring their application. We also examine different brain age estimation frameworks, comparatively exposing their advantages and weaknesses. Finally, the review concludes with an outlook towards future directions that should be followed by prospective studies. The ultimate goal of this paper is to establish a common and informed reference for newcomers and experienced researchers willing to approach brain age estimation by using deep learning models

背景：虽然卷积神经网络（CNN）实现了检测基于磁共振成像（MRI）扫描的阿尔茨海默病（AD）痴呆的高诊断准确性，但它们尚未应用于临床常规。这是一个重要原因是缺乏模型可理解性。最近开发的用于导出CNN相关性图的可视化方法可能有助于填补这种差距。我们调查了具有更高准确性的模型还依赖于先前知识预定义的判别脑区域。方法：我们培训了CNN，用于检测痴呆症和Amnestic认知障碍（MCI）患者的N = 663 T1加权MRI扫描的AD，并通过交叉验证和三个独立样本验证模型的准确性= 1655例。我们评估了相关评分和海马体积的关联，以验证这种方法的临床效用。为了提高模型可理解性，我们实现了3D CNN相关性图的交互式可视化。结果：跨三个独立数据集，组分离表现出广告痴呆症与控制的高精度（AUC $ \ GEQUQ $ 0.92）和MCI与控制的中等精度（AUC $ \约0.75美元）。相关性图表明海马萎缩被认为是广告检测的最具信息性因素，其其他皮质和皮质区域中的萎缩额外贡献。海马内的相关评分与海马体积高度相关（Pearson的r $ \大约$ -0.86，p <0.001）。结论：相关性地图突出了我们假设先验的地区的萎缩。这加强了CNN模型的可理解性，这些模型基于扫描和诊断标签以纯粹的数据驱动方式培训。

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。

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。

扩散张量成像（DTI）已被用于研究神经退行性疾病对神经途径的影响，这可能导致这些疾病的更可靠和早期诊断，以及更好地了解它们如何影响大脑。我们介绍了一种基于标记为DTI光纤数据和相应统计数据的智能视觉分析系统，用于研究患者组。系统的AI增强界面通过组织和整体分析空间引导用户，包括统计特征空间，物理空间和不同组的患者的空间。我们使用自定义机器学习管道来帮助缩小此大型分析空间，然后通过一系列链接可视化务实拨动它。我们使用来自Parkinson进展标记倡议的研究数据库的实际数据进行多种案例研究。

机器学习在医学图像分析中发挥着越来越重要的作用，产卵在神经影像症的临床应用中的新进展。之前有一些关于机器学习和癫痫的综述，它们主要专注于电生理信号，如脑电图（EEG）和立体脑电图（SEENG），同时忽略癫痫研究中神经影像的潜力。 NeuroImaging在确认癫痫区域的范围内具有重要的优点，这对于手术后的前诊所评估和评估至关重要。然而，脑电图难以定位大脑中的准确癫痫病变区。在这篇综述中，我们强调了癫痫诊断和预后在癫痫诊断和预后的背景下神经影像学和机器学习的相互作用。我们首先概述癫痫诊所，MRI，DWI，FMRI和PET中使用的癫痫和典型的神经影像姿态。然后，我们在将机器学习方法应用于神经影像数据的方法：i）将手动特征工程和分类器的传统机器学习方法阐述了两种方法，即卷积神经网络和自动化器等深度学习方法。随后，详细地研究了对癫痫，定位和横向化任务等分割，本地化和横向化任务的应用，以及与诊断和预后直接相关的任务。最后，我们讨论了目前的成就，挑战和潜在的未来方向，希望为癫痫的计算机辅助诊断和预后铺平道路。

迄今为止，已经提出了几种使用磁共振成像（MRI）鉴定/分割多发性硬化病（MS）病变的自动化策略，但它们的表现均优于人类专家，它们的作用差异很大。这主要是由于：MRI不稳定性起源于：歧义； MS的特殊变异； MRI关于MS的非特异性。医师部分管理依赖放射学/临床/解剖背景和经验的歧义产生的不确定性。为了模仿人类的诊断，我们提出了一个自动化框架，用于基于三个关键概念的MRI识别/分割MS病变的自动框架：1。不确定性建模； 2.两个分别训练的CNN的建议，一个针对病变优化的，另一个针对周围环境的病变进行了优化，分别针对轴向，冠状和矢状方向重复； 3.合奏分类器的定义合并不同CNN收集的信息。提出的框架经过单个成像模式，即流体侵蚀的反转恢复（FLAIR）的2016年MSSEG基准公共数据集进行了训练，验证和测试。与地面真相和7个人类评估者的比较证明，自动化者和人类评估者之间没有显着差异。

信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。

自动化的脑肿瘤检测已成为一项高度可观的医学诊断研究。在最近的医学诊断中，高度考虑检测和分类用于采用机器学习和深度学习技术。然而，需要改善当前模型的准确性和性能以进行合适的治疗。在本文中，通过采用增强的优化算法来确保深度卷积学习的改进，因此，基于改进的Harris Hawks优化（HHO），深度卷积神经网络（DCNN）被认为是G-HHO。这种杂交具有灰狼优化（GWO）和HHO，以提供更好的结果，从而限制了收敛速度和增强性能。此外，采用大小阈值来分割强调脑肿瘤检测的肿瘤部分。进行了实验研究，以验证2073年总数增强MRI图像的建议方法的性能。通过将其与巨大增强MRI图像上的九种现有算法进行比较，以准确性，精度，召回，F量，执行时间和内存使用情况进行比较，可以确保该技术的性能。性能比较表明，DCNN-G-HHO比现有方法更成功，尤其是在97％的评分精度下。此外，统计性能分析表明，建议的方法更快，并且在MR图像上识别和分类脑肿瘤癌的记忆力较少。此验证的实施是在Python平台上进行的。建议方法的相关代码可在以下网址提供：https：//github.com/bryarahassan/dcnn-g-hho。

阿尔茨海默氏病的准确诊断和预后对于开发新疗法和降低相关成本至关重要。最近，随着卷积神经网络的进步，已经提出了深度学习方法，以使用结构MRI自动化这两个任务。但是，这些方法通常缺乏解释性和泛化，预后表现有限。在本文中，我们提出了一个旨在克服这些局限性的新型深框架。我们的管道包括两个阶段。在第一阶段，使用125个3D U-NET来估计整个大脑的体voxelwise等级得分。然后将所得的3D地图融合，以构建一个可解释的3D分级图，以指示结构水平的疾病严重程度。结果，临床医生可以使用该地图来检测受疾病影响的大脑结构。在第二阶段，分级图和受试者的年龄用于使用图卷积神经网络进行分类。基于216名受试者的实验结果表明，与在不同数据集上进行AD诊断和预后的最新方法相比，我们的深框架的竞争性能。此外，我们发现，使用大量的U-NET处理不同的重叠大脑区域，可以提高所提出方法的概括能力。

Clinical diagnostic and treatment decisions rely upon the integration of patient-specific data with clinical reasoning. Cancer presents a unique context that influence treatment decisions, given its diverse forms of disease evolution. Biomedical imaging allows noninvasive assessment of disease based on visual evaluations leading to better clinical outcome prediction and therapeutic planning. Early methods of brain cancer characterization predominantly relied upon statistical modeling of neuroimaging data. Driven by the breakthroughs in computer vision, deep learning became the de facto standard in the domain of medical imaging. Integrated statistical and deep learning methods have recently emerged as a new direction in the automation of the medical practice unifying multi-disciplinary knowledge in medicine, statistics, and artificial intelligence. In this study, we critically review major statistical and deep learning models and their applications in brain imaging research with a focus on MRI-based brain tumor segmentation. The results do highlight that model-driven classical statistics and data-driven deep learning is a potent combination for developing automated systems in clinical oncology.

Structural alterations have been thoroughly investigated in the brain during the early onset of schizophrenia (SCZ) with the development of neuroimaging methods. The objective of the paper is an efficient classification of SCZ in 2 different classes: Cognitive Normal (CN), and SCZ using magnetic resonance imaging (MRI) images. This paper proposed a lightweight 3D convolutional neural network (CNN) based framework for SCZ diagnosis using MRI images. In the proposed model, lightweight 3D CNN is used to extract both spatial and spectral features simultaneously from 3D volume MRI scans, and classification is done using an ensemble bagging classifier. Ensemble bagging classifier contributes to preventing overfitting, reduces variance, and improves the model's accuracy. The proposed algorithm is tested on datasets taken from three benchmark databases available as open-source: MCICShare, COBRE, and fBRINPhase-II. These datasets have undergone preprocessing steps to register all the MRI images to the standard template and reduce the artifacts. The model achieves the highest accuracy 92.22%, sensitivity 94.44%, specificity 90%, precision 90.43%, recall 94.44%, F1-score 92.39% and G-mean 92.19% as compared to the current state-of-the-art techniques. The performance metrics evidenced the use of this model to assist the clinicians for automatic accurate diagnosis of SCZ.

随着深度学习方法的进步，如深度卷积神经网络，残余神经网络，对抗网络的进步。 U-Net架构最广泛利用生物医学图像分割，以解决目标区域或子区域的识别和检测的自动化。在最近的研究中，基于U-Net的方法在不同应用中显示了最先进的性能，以便在脑肿瘤，肺癌，阿尔茨海默，乳腺癌等疾病的早期诊断和治疗中发育计算机辅助诊断系统等，使用各种方式。本文通过描述U-Net框架来提出这些方法的成功，然后通过执行1）型号的U-Net变体进行综合分析，2）模特内分类，建立更好的见解相关的挑战和解决方案。此外，本文还强调了基于U-Net框架在持续的大流行病，严重急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-COV-2）中的贡献也称为Covid-19。最后，分析了这些U-Net变体的优点和相似性以及生物医学图像分割所涉及的挑战，以发现该领域的未来未来的研究方向。