利益病理区域的自动分割艾滋病医学图像诊断和随访。但是，准确的病理分割需要高质量的注释数据，这可能是成本和时间的要生成。在这项工作中，我们提出了一种自动化的两步方法，通过使用U-Net ++模型评估来自3D图像堆栈的医学图像的质量来检测训练分段模型所需的最小图像子集。然后可以将这些代表缺乏质量培训的图像被注释并用于完全培训基于U-Net的分段模型。所提出的qu-net ++模型基于从最终两个输出层产生的分割中的分类中缺乏质量培训。所提出的模型分离在每3D堆叠的10％左右的图像中，并且可以跨成像模态扩展到OCT图像中的囊囊肿和肺CT图像中的碎片玻璃不透明度，其中骰子得分在0.56-0.72的范围内。因此，可以应用所提出的方法用于成本有效的多模态病理分割任务。

Segmentation of lung tissue in computed tomography (CT) images is a precursor to most pulmonary image analysis applications. Semantic segmentation methods using deep learning have exhibited top-tier performance in recent years. This paper presents a fully automatic method for identifying the lungs in three-dimensional (3D) pulmonary CT images, which we call it Lung-Net. We conjectured that a significant deeper network with inceptionV3 units can achieve a better feature representation of lung CT images without increasing the model complexity in terms of the number of trainable parameters. The method has three main advantages. First, a U-Net architecture with InceptionV3 blocks is developed to resolve the problem of performance degradation and parameter overload. Then, using information from consecutive slices, a new data structure is created to increase generalization potential, allowing more discriminating features to be extracted by making data representation as efficient as possible. Finally, the robustness of the proposed segmentation framework was quantitatively assessed using one public database to train and test the model (LUNA16) and two public databases (ISBI VESSEL12 challenge and CRPF dataset) only for testing the model; each database consists of 700, 23, and 40 CT images, respectively, that were acquired with a different scanner and protocol. Based on the experimental results, the proposed method achieved competitive results over the existing techniques with Dice coefficient of 99.7, 99.1, and 98.8 for LUNA16, VESSEL12, and CRPF datasets, respectively. For segmenting lung tissue in CT images, the proposed model is efficient in terms of time and parameters and outperforms other state-of-the-art methods. Additionally, this model is publicly accessible via a graphical user interface.

互动细分最近引起了专业任务的关注，需要专家输入来进一步提高分割性能。在这项工作中，我们提出了一种新颖的交互式分割框架，其中用户点击基于当前分割掩码的大小动态地调整。点击区域形成重量映射，并作为一种新的加权损失函数馈送到深度神经网络。为了评估我们的损失函数，采用了应用前景和背景用户的交互式U-Net（IU-Net）模型作为主要交互方法。我们在BCV数据集上培训并验证，同时从MSD数据集测试脾脏和结肠癌CT图像，与使用我们的加权损耗功能的标准U-Net相比，改善整体分割精度。应用动态用户点击大小通过仅利用单个用户交互，分别将整体准确性增加5.60％和10.39％。

肺癌是世界大多数国家的死亡原因。由于提示肿瘤的诊断可以允许肿瘤学家辨别他们的性质，类型和治疗方式，CT扫描图像的肿瘤检测和分割是全球的关键研究领域。本文通过在Lotus DataSet上应用二维离散小波变换（DWT）来接近肺肿瘤分割，以进行更细致的纹理分析，同时将来自相邻CT切片的信息集成到馈送到深度监督的多路仓模型之前。在训练网络的同时，学习速率，衰减和优化算法的变化导致了不同的骰子共同效率，其详细统计数据已经包含在本文中。我们还讨论了此数据集中的挑战以及我们选择如何克服它们。本质上，本研究旨在通过试验多个适当的网络来最大化从二维CT扫描切片预测肿瘤区域的成功率，导致骰子共同效率为0.8472。

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。

肺癌是最致命的癌症之一，部分诊断和治疗取决于肿瘤的准确描绘。目前是最常见的方法的人以人为本的分割，须遵守观察者间变异性，并且考虑到专家只能提供注释的事实，也是耗时的。最近展示了有前途的结果，自动和半自动肿瘤分割方法。然而，随着不同的研究人员使用各种数据集和性能指标验证了其算法，可靠地评估这些方法仍然是一个开放的挑战。通过2018年IEEE视频和图像处理（VIP）杯竞赛创建的计算机断层摄影扫描（LOTUS）基准测试的肺起源肿瘤分割的目标是提供唯一的数据集和预定义的指标，因此不同的研究人员可以开发和以统一的方式评估他们的方法。 2018年VIP杯始于42个国家的全球参与，以获得竞争数据。在注册阶段，有129名成员组成了来自10个国家的28个团队，其中9个团队将其达到最后阶段，6队成功完成了所有必要的任务。简而言之，竞争期间提出的所有算法都是基于深度学习模型与假阳性降低技术相结合。三种决赛选手开发的方法表明，有希望的肿瘤细分导致导致越来越大的努力应降低假阳性率。本次竞争稿件概述了VIP-Cup挑战，以及所提出的算法和结果。

新的SARS-COV-2大流行病也被称为Covid-19一直在全世界蔓延，导致生活猖獗。诸如CT，X射线等的医学成像在通过呈现器官功能的视觉表示来诊断患者时起着重要作用。然而，对于任何分析这种扫描的放射科学家是一种乏味且耗时的任务。新兴的深度学习技术展示了它的优势，在分析诸如Covid-19等疾病和病毒的速度更快的诊断中有助于帮助。在本文中，提出了一种基于自动化的基于深度学习的模型CoVID-19层级分割网络（CHS-Net），其用作语义层次分段器，以通过使用两个级联的CT医学成像来识别来自肺轮廓的Covid-19受感染的区域剩余注意力撤销U-NET（RAIU-Net）模型。 Raiu-net包括具有频谱空间和深度关注网络（SSD）的剩余成立U-Net模型，该网络（SSD）是由深度可分离卷积和混合池（MAX和频谱池）的收缩和扩展阶段开发的，以有效地编码和解码语义和不同的分辨率信息。 CHS-NET接受了分割损失函数的培训，该损失函数是二进制交叉熵损失和骰子损失的平均值，以惩罚假阴性和假阳性预测。将该方法与最近提出的方法进行比较，并使用标准度量评估，如准确性，精度，特异性，召回，骰子系数和jaccard相似度以及与Gradcam ++和不确定性地图的模型预测的可视化解释。随着广泛的试验，观察到所提出的方法优于最近提出的方法，并有效地将Covid-19受感染的地区进行肺部。

Deep learning has made a breakthrough in medical image segmentation in recent years due to its ability to extract high-level features without the need for prior knowledge. In this context, U-Net is one of the most advanced medical image segmentation models, with promising results in mammography. Despite its excellent overall performance in segmenting multimodal medical images, the traditional U-Net structure appears to be inadequate in various ways. There are certain U-Net design modifications, such as MultiResUNet, Connected-UNets, and AU-Net, that have improved overall performance in areas where the conventional U-Net architecture appears to be deficient. Following the success of UNet and its variants, we have presented two enhanced versions of the Connected-UNets architecture: ConnectedUNets+ and ConnectedUNets++. In ConnectedUNets+, we have replaced the simple skip connections of Connected-UNets architecture with residual skip connections, while in ConnectedUNets++, we have modified the encoder-decoder structure along with employing residual skip connections. We have evaluated our proposed architectures on two publicly available datasets, the Curated Breast Imaging Subset of Digital Database for Screening Mammography (CBIS-DDSM) and INbreast.

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.

我们为Covid-19的快速准确CT（DL-FACT）测试提供了一系列深度学习的计算框架。我们开发了基于CT的DL框架，通过基于DL的CT图像增强和分类来提高Covid-19（加上其变体）的测试速度和准确性。图像增强网络适用于DDNet，短暂的Dennet和基于Deconvolulate的网络。为了展示其速度和准确性，我们在Covid-19 CT图像的几个来源中评估了DL-FARE。我们的结果表明，DL-FACT可以显着缩短几天到几天的周转时间，并提高Covid-19测试精度高达91％。DL-FACT可以用作诊断和监测Covid-19的医学专业人员的软件工具。

This paper presents our solution for the 2nd COVID-19 Severity Detection Competition. This task aims to distinguish the Mild, Moderate, Severe, and Critical grades in COVID-19 chest CT images. In our approach, we devise a novel infection-aware 3D Contrastive Mixup Classification network for severity grading. Specifcally, we train two segmentation networks to first extract the lung region and then the inner lesion region. The lesion segmentation mask serves as complementary information for the original CT slices. To relieve the issue of imbalanced data distribution, we further improve the advanced Contrastive Mixup Classification network by weighted cross-entropy loss. On the COVID-19 severity detection leaderboard, our approach won the first place with a Macro F1 Score of 51.76%. It significantly outperforms the baseline method by over 11.46%.

准确且一致的边界分割在肿瘤体积估计及其在医学图像分割领域中的处理中起着重要作用。在全球范围内，肺癌是死亡的主要原因之一，肺结节的早期发现对于早期癌症诊断和患者的存活率至关重要。这项研究的目的是证明DeepHealth Toolkit的可行性，包括PYECVL和PYEDDL库（包括精确的肺结节）。使用PYECVL和PYEDDL在UnitoChest上进行了肺结节分割的实验，以进行数据预处理以及神经网络训练。结果描述了在较宽的直径范围内对肺结节的准确分割，并且在传统检测方法上的准确性更好。本文中使用的数据集和代码可作为基线参考公开提供。

在本文中，我们研究了使用深度学习模型时的可转移性限制，用于对CT图像中肺炎感染区域的语义分割。拟议的方法采用4通道输入；基于Hounsfield量表的3个通道，以及一个表示肺部区域的通道（二进制）。我们使用了3个不同的公开可用的CT数据集。如果没有肺部面罩，深度学习模型会生成代理图像。实验结果表明，在创建共同分割模型时，应仔细使用可转移性；在大量数据中重新训练该模型多次以上会导致分割精度的降低。

自动图像分割技术对于视觉分析至关重要。自动编码器体系结构在各种图像分割任务中具有令人满意的性能。但是，基于卷积神经网络（CNN）的自动编码器似乎在提高语义分割的准确性方面遇到了瓶颈。增加前景和背景之间的类间距离是分割网络的固有特征。但是，分割网络过于关注前景和背景之间的主要视觉差异，而忽略了详细的边缘信息，从而导致边缘分割的准确性降低。在本文中，我们提出了一个基于多任务学习的轻量级端到端细分框架，称为Edge Coasity AutoCododer Network（EAA-NET），以提高边缘细分能力。我们的方法不仅利用分割网络来获得类间特征，而且还采用重建网络来提取前景中的类内特征。我们进一步设计了一个阶层和类间特征融合模块-I2融合模块。 I2融合模块用于合并课内和类间特征，并使用软注意机制去除无效的背景信息。实验结果表明，我们的方法在医疗图像分割任务中的表现良好。 EAA-NET易于实现，并且计算成本较小。

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。

我们提出了一种新型的深度学习方法，以分类19.Covid-19患者的肺CTS。具体而言，我们将扫描分为健康的肺组织，非肺部区域，以及两个不同但视觉上相似的病理性肺组织，即地面玻璃透明度和巩固。这是通过独特的端到端层次网络架构和整体学习来实现的，这有助于分割并为细分不确定性提供衡量标准。提出的框架为三个Covid-19数据集实现了竞争成果和出色的概括能力。我们的方法在COVID-19 CT图像细分的公共Kaggle竞赛中排名第二。此外，分割不确定性区域显示与两种不同放射科医生的手动注释之间的分歧相对应。最后，在比较患者的COVID-19严重程度评分（基于临床指标）和分割的肺病理时，显示了我们的私人数据集的初步有希望的对应结果。代码和数据可在我们的存储库中找到：https：//github.com/talbenha/covid-seg

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。

对医学图像的器官或病变的准确分割对于可靠的疾病和器官形态计量学的可靠诊断至关重要。近年来，卷积编码器解码器解决方案在自动医疗图像分割领域取得了重大进展。由于卷积操作中的固有偏见，先前的模型主要集中在相邻像素形成的局部视觉提示上，但无法完全对远程上下文依赖性进行建模。在本文中，我们提出了一个新型的基于变压器的注意力指导网络，称为Transattunet，其中多层引导注意力和多尺度跳过连接旨在共同增强语义分割体系结构的性能。受到变压器的启发，具有变压器自我注意力（TSA）和全球空间注意力（GSA）的自我意识注意（SAA）被纳入Transattunet中，以有效地学习编码器特征之间的非本地相互作用。此外，我们还使用解码器块之间的其他多尺度跳过连接来汇总具有不同语义尺度的上采样功能。这样，多尺度上下文信息的表示能力就可以增强以产生判别特征。从这些互补组件中受益，拟议的Transattunet可以有效地减轻卷积层堆叠和连续采样操作引起的细节损失，最终提高医学图像的细分质量。来自不同成像方式的多个医疗图像分割数据集进行了广泛的实验表明，所提出的方法始终优于最先进的基线。我们的代码和预培训模型可在以下网址找到：https：//github.com/yishuliu/transattunet。

The devastation caused by the coronavirus pandemic makes it imperative to design automated techniques for a fast and accurate detection. We propose a novel non-invasive tool, using deep learning and imaging, for delineating COVID-19 infection in lungs. The Ensembling Attention-based Multi-scaled Convolution network (EAMC), employing Leave-One-Patient-Out (LOPO) training, exhibits high sensitivity and precision in outlining infected regions along with assessment of severity. The Attention module combines contextual with local information, at multiple scales, for accurate segmentation. Ensemble learning integrates heterogeneity of decision through different base classifiers. The superiority of EAMC, even with severe class imbalance, is established through comparison with existing state-of-the-art learning models over four publicly-available COVID-19 datasets. The results are suggestive of the relevance of deep learning in providing assistive intelligence to medical practitioners, when they are overburdened with patients as in pandemics. Its clinical significance lies in its unprecedented scope in providing low-cost decision-making for patients lacking specialized healthcare at remote locations.

由于不规则的形状，正常和感染组织之间的各种尺寸和无法区分的边界，仍然是一种具有挑战性的任务，可以准确地在CT图像上进行Covid-19的感染病变。在本文中，提出了一种新的分段方案，用于通过增强基于编码器 - 解码器架构的不同级别的监督信息和融合多尺度特征映射来感染Covid-19。为此，提出了深入的协作监督（共同监督）计划，以指导网络学习边缘和语义的特征。更具体地，首先设计边缘监控模块（ESM），以通过将边缘监督信息结合到初始阶段的下采样的初始阶段来突出显示低电平边界特征。同时，提出了一种辅助语义监督模块（ASSM）来加强通过将掩码监督信息集成到稍后阶段来加强高电平语义信息。然后，通过使用注意机制来扩展高级和低电平特征映射之间的语义间隙，开发了一种注意融合模块（AFM）以融合不同级别的多个规模特征图。最后，在四个各种Covid-19 CT数据集上证明了所提出的方案的有效性。结果表明，提出的三个模块都是有希望的。基于基线（RESUNT），单独使用ESM，ASSM或AFM可以分别将骰子度量增加1.12 \％，1.95 \％，1.63 \％，而在我们的数据集中，通过将三个模型结合在一起可以上升3.97 \％ 。与各个数据集的现有方法相比，所提出的方法可以在某些主要指标中获得更好的分段性能，并可实现最佳的泛化和全面的性能。