光学相干断层扫描（OCT）有助于眼科医生评估黄斑水肿，流体的积累以及微观分辨率的病变。视网膜流体的定量对于OCT引导的治疗管理是必需的，这取决于精确的图像分割步骤。由于对视网膜流体的手动分析是一项耗时，主观和容易出错的任务，因此对快速和健壮的自动解决方案的需求增加了。在这项研究中，提出了一种名为Retifluidnet的新型卷积神经结构，用于多级视网膜流体分割。该模型受益于层次表示使用新的自适应双重注意（SDA）模块的纹理，上下文和边缘特征的学习，多个基于自适应的Skip Connections（SASC）以及一种新颖的多尺度深度自我监督学习（DSL）方案。拟议的SDA模块中的注意机制使该模型能够自动提取不同级别的变形感知表示，并且引入的SASC路径进一步考虑了空间通道相互依存，以串联编码器和解码器单元，从而提高了表示能力。还使用包含加权版本的骰子重叠和基于边缘的连接损失的联合损失函数进行了优化的retifluidnet，其中将多尺度局部损失的几个分层阶段集成到优化过程中。该模型根据三个公开可用数据集进行验证：润饰，Optima和Duke，并与几个基线进行了比较。数据集的实验结果证明了在视网膜OCT分割中提出的模型的有效性，并揭示了建议的方法比现有的最新流体分割算法更有效，以适应各种图像扫描仪器记录的视网膜OCT扫描。

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。

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。

在过去的几年中，卷积神经网络（CNN），尤其是U-NET，一直是医学图像处理时代的流行技术。具体而言，开创性的U-NET及其替代方案成功地设法解决了各种各样的医学图像分割任务。但是，这些体系结构在本质上是不完美的，因为它们无法表现出长距离相互作用和空间依赖性，从而导致具有可变形状和结构的医学图像分割的严重性能下降。针对序列到序列预测的初步提议的变压器已成为替代体系结构，以精确地模拟由自我激进机制辅助的全局信息。尽管设计了可行的设计，但利用纯变压器来进行图像分割目的，可能导致限制的定位容量，导致低级功能不足。因此，一系列研究旨在设计基于变压器的U-NET的强大变体。在本文中，我们提出了Trans-Norm，这是一种新型的深层分割框架，它随同将变压器模块合并为标准U-NET的编码器和跳过连接。我们认为，跳过连接的方便设计对于准确的分割至关重要，因为它可以帮助扩展路径和收缩路径之间的功能融合。在这方面，我们从变压器模块中得出了一种空间归一化机制，以适应性地重新校准跳过连接路径。对医学图像分割的三个典型任务进行了广泛的实验，证明了透气的有效性。代码和训练有素的模型可在https://github.com/rezazad68/transnorm上公开获得。

Focusing on the complicated pathological features, such as blurred boundaries, severe scale differences between symptoms, background noise interference, etc., in the task of retinal edema lesions joint segmentation from OCT images and enabling the segmentation results more reliable. In this paper, we propose a novel reliable multi-scale wavelet-enhanced transformer network, which can provide accurate segmentation results with reliability assessment. Specifically, aiming at improving the model's ability to learn the complex pathological features of retinal edema lesions in OCT images, we develop a novel segmentation backbone that integrates a wavelet-enhanced feature extractor network and a multi-scale transformer module of our newly designed. Meanwhile, to make the segmentation results more reliable, a novel uncertainty segmentation head based on the subjective logical evidential theory is introduced to generate the final segmentation results with a corresponding overall uncertainty evaluation score map. We conduct comprehensive experiments on the public database of AI-Challenge 2018 for retinal edema lesions segmentation, and the results show that our proposed method achieves better segmentation accuracy with a high degree of reliability as compared to other state-of-the-art segmentation approaches. The code will be released on: https://github.com/LooKing9218/ReliableRESeg.

人行道表面数据的获取和评估在路面条件评估中起着至关重要的作用。在本文中，提出了一个称为RHA-NET的自动路面裂纹分割的有效端到端网络，以提高路面裂纹分割精度。 RHA-NET是通过将残留块（重阻）和混合注意块集成到编码器架构结构中来构建的。这些重组用于提高RHA-NET提取高级抽象特征的能力。混合注意块旨在融合低级功能和高级功能，以帮助模型专注于正确的频道和裂纹区域，从而提高RHA-NET的功能表现能力。构建并用于训练和评估所提出的模型的图像数据集，其中包含由自设计的移动机器人收集的789个路面裂纹图像。与其他最先进的网络相比，所提出的模型在全面的消融研究中验证了添加残留块和混合注意机制的功能。此外，通过引入深度可分离卷积生成的模型的轻加权版本可以更好地实现性能和更快的处理速度，而U-NET参数数量的1/30。开发的系统可以在嵌入式设备Jetson TX2（25 fps）上实时划分路面裂纹。实时实验拍摄的视频将在https://youtu.be/3xiogk0fig4上发布。

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。

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。

3D到2D视网膜血管分割是光学相干断层造影血管造影（OctA）图像中有挑战性的问题。准确的视网膜血管分割对于眼科疾病的诊断和预防是重要的。然而，充分利用Octa卷的3D数据是获得令人满意的分割结果的重要因素。在本文中，我们基于提取富有特征表示提取的注意机制，提出了一种渐进的关注增强网络（PAENET）。具体地，框架包括两个主要部分，三维特征学习路径和二维分割路径。在三维特征学习路径中，我们设计了一种新型自适应池模块（APM），并提出了一种新的四倍注意模块（QAM）。 APM沿着卷的投影方向捕获依赖关系，并学习一系列用于特征融合的池系数，从而有效地减少了特征尺寸。此外，QAM通过捕获四组交叉尺寸依赖性来重新重复该特征，这使得最大限度地使用4D特征张力。在二维分割路径中，为了获取更详细的信息，我们提出了一个特征融合模块（FFM）来将3D信息注入2D路径。同时，我们采用极化的自我关注（PSA）块分别在空间和通道尺寸中模拟语义相互依赖性。在实验上，我们在Octa-500数据集上进行了广泛的实验表明，与以前的方法相比，我们所提出的算法实现了最先进的性能。

由于不规则的病变界限，病变与背景之间的对比度较差，以及伪影之间的对比度，皮肤病的自动分割是一种具有挑战性的任务。在这项工作中，提出了一种新的卷积神经网络的方法，用于皮肤病变分割。在这项工作中，提出了一种新型多尺度特征提取模块，用于提取更多辨别特征，以处理与复杂的皮肤病变有关的挑战;该模块嵌入在UNET中，替换标准架构中的卷积层。此外，在这项工作中，两个不同的关注机制完善了编码器提取的特征和后ups采样的特征。使用两个公开的数据集进行评估，包括ISBI2017和ISIC2018数据集。该方法报告了ISBI2017数据集中的准确性，召回和JSI，97.5％，94.29％，91.16％，95.92％，95.92％，95.37％，95.37％，91.52％在ISIC2018数据集。它在各个竞争中表现出现有的方法和排名的模型。

最新的语义分段方法采用具有编码器解码器架构的U-Net框架。 U-Net仍然具有挑战性，具有简单的跳过连接方案来模拟全局多尺度上下文：1）由于编码器和解码器级的不兼容功能集的问题，并非每个跳过连接设置都是有效的，甚至一些跳过连接对分割性能产生负面影响; 2）原始U-Net比某些数据集上没有任何跳过连接的U-Net更糟糕。根据我们的调查结果，我们提出了一个名为Uctransnet的新分段框架（在U-Net中的提议CTRANS模块），从引导机制的频道视角。具体地，CTRANS模块是U-NET SKIP连接的替代，其包括与变压器（命名CCT）和子模块通道 - 明智的跨关注进行多尺度信道交叉融合的子模块（命名为CCA）以指导熔融的多尺度通道 - 明智信息，以有效地连接到解码器功能以消除歧义。因此，由CCT和CCA组成的所提出的连接能够替换原始跳过连接以解决精确的自动医学图像分割的语义间隙。实验结果表明，我们的UCTRANSNET产生更精确的分割性能，并通过涉及变压器或U形框架的不同数据集和传统架构的语义分割来实现一致的改进。代码：https：//github.com/mcgregorwwwww/uctransnet。

组织学图像中核和腺体的实例分割是用于癌症诊断，治疗计划和生存分析的计算病理学工作流程中的重要一步。随着现代硬件的出现，大规模质量公共数据集的最新可用性以及社区组织的宏伟挑战已经看到了自动化方法的激增，重点是特定领域的挑战，这对于技术进步和临床翻译至关重要。在这项调查中，深入分析了过去五年（2017-2022）中发表的原子核和腺体实例细分的126篇论文，进行了深入分析，讨论了当前方法的局限性和公开挑战。此外，提出了潜在的未来研究方向，并总结了最先进方法的贡献。此外，还提供了有关公开可用数据集的概括摘要以及关于说明每种挑战的最佳性能方法的巨大挑战的详细见解。此外，我们旨在使读者现有研究的现状和指针在未来的发展方向上开发可用于临床实践的方法，从而可以改善诊断，分级，预后和癌症的治疗计划。据我们所知，以前没有工作回顾了朝向这一方向的组织学图像中的实例细分。

Image segmentation is a key topic in image processing and computer vision with applications such as scene understanding, medical image analysis, robotic perception, video surveillance, augmented reality, and image compression, among many others. Various algorithms for image segmentation have been developed in the literature. Recently, due to the success of deep learning models in a wide range of vision applications, there has been a substantial amount of works aimed at developing image segmentation approaches using deep learning models. In this survey, we provide a comprehensive review of the literature at the time of this writing, covering a broad spectrum of pioneering works for semantic and instance-level segmentation, including fully convolutional pixel-labeling networks, encoder-decoder architectures, multi-scale and pyramid based approaches, recurrent networks, visual attention models, and generative models in adversarial settings. We investigate the similarity, strengths and challenges of these deep learning models, examine the most widely used datasets, report performances, and discuss promising future research directions in this area.

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。

The lack of efficient segmentation methods and fully-labeled datasets limits the comprehensive assessment of optical coherence tomography angiography (OCTA) microstructures like retinal vessel network (RVN) and foveal avascular zone (FAZ), which are of great value in ophthalmic and systematic diseases evaluation. Here, we introduce an innovative OCTA microstructure segmentation network (OMSN) by combining an encoder-decoder-based architecture with multi-scale skip connections and the split-attention-based residual network ResNeSt, paying specific attention to OCTA microstructural features while facilitating better model convergence and feature representations. The proposed OMSN achieves excellent single/multi-task performances for RVN or/and FAZ segmentation. Especially, the evaluation metrics on multi-task models outperform single-task models on the same dataset. On this basis, a fully annotated retinal OCTA segmentation (FAROS) dataset is constructed semi-automatically, filling the vacancy of a pixel-level fully-labeled OCTA dataset. OMSN multi-task segmentation model retrained with FAROS further certifies its outstanding accuracy for simultaneous RVN and FAZ segmentation.

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。

大多数息肉分段方法使用CNNS作为其骨干，导致在编码器和解码器之间的信息交换信息时的两个关键问题：1）考虑到不同级别特征之间的贡献的差异; 2）设计有效机制，以融合这些功能。不同于现有的基于CNN的方法，我们采用了一个变压器编码器，它学会了更强大和强大的表示。此外，考虑到息肉的图像采集影响和难以实现的性质，我们介绍了三种新模块，包括级联融合模块（CFM），伪装识别模块（CIM），A和相似性聚集模块（SAM）。其中，CFM用于从高级功能收集息肉的语义和位置信息，而CIM应用于在低级功能中伪装的息肉信息。在SAM的帮助下，我们将息肉区域的像素特征扩展到整个息肉区域的高电平语义位置信息，从而有效地融合了交叉级别特征。所提出的模型名为Polyp-PVT，有效地抑制了特征中的噪声，并显着提高了他们的表现力。在五个广泛采用的数据集上进行了广泛的实验表明，所提出的模型对各种具有挑战性的情况（例如，外观变化，小物体）比现有方法更加强大，并实现了新的最先进的性能。拟议的模型可在https://github.com/dengpingfan/polyp-pvt获得。

乳腺肿瘤分割是帮助我们表征和定位肿瘤区域的关键步骤之一。然而，可变的肿瘤形态，模糊边界和类似的强度分布带来了精确分割乳腺肿瘤的挑战。最近，已经提出了许多U-NET变体，并广泛用于乳腺肿瘤分割。但是，这些体系结构受到了两个局限性：（1）忽略基准网络的特征能力，（2）引入额外的复杂操作增加了理解和再现网络的困难。为了减轻这些挑战，本文提出了一个简单而强大的嵌套U-NET（NU-NET），以精确分割乳腺肿瘤。关键思想是利用具有不同深度和共享权重的U-Nets来实现乳腺肿瘤的鲁棒性表征。 NU-NET主要具有以下优点：（1）提高网络适应性和对具有不同尺度的乳腺肿瘤的鲁棒性，（2）此方法易于复制和执行，以及（3）额外的操作增加网络参数而不会显着增加计算成本。在三个公共乳房超声数据集上采用十二种最先进的分割方法的实验结果表明，NU-NET在乳腺肿瘤上具有更具竞争力的分割性能。此外，在肾脏超声图像的分割中进一步说明了NU-NET的鲁棒性。源代码可在https://github.com/cgpzy/nu-net上公开获得。

前列腺癌是美国男性癌症死亡的第二大原因。前列腺MRI的诊断通常依赖于准确的前列腺区域分割。但是，最新的自动分割方法通常无法产生前列腺区域的含有良好的体积分割，因为某些切片的前列腺MRI（例如碱基和顶点片）比其他切片更难分割。可以通过考虑相邻切片之间的跨片段关系来克服这一困难，但是当前的方法不能完全学习和利用这种关系。在本文中，我们提出了一种新型的跨板夹心注意机制，我们在变压器模块中使用该机制，以系统地学习不同尺度的跨斜纹关系。该模块可以在任何基于Skip Connections的现有基于学习的细分框架中使用。实验表明，我们的跨板块注意力能够捕获前列腺区域分割中的跨板片信息，并提高当前最新方法的性能。我们的方法提高了外围区域的分割精度，从而使所有前列腺切片（Apex，Mid-Gland和Base）的分割结果保持一致。

脑肿瘤分割是医学图像分析中最具挑战性问题之一。脑肿瘤细分的目标是产生准确描绘脑肿瘤区域。近年来，深入学习方法在解决各种计算机视觉问题时表现出了有希望的性能，例如图像分类，对象检测和语义分割。基于深度学习的方法已经应用于脑肿瘤细分并取得了有希望的结果。考虑到最先进技术所制作的显着突破，我们使用本调查来提供最近开发的深层学习脑肿瘤分割技术的全面研究。在本次调查中选择并讨论了100多篇科学论文，广泛地涵盖了网络架构设计，在不平衡条件下的细分等技术方面，以及多种方式流程。我们还为未来的发展方向提供了富有洞察力的讨论。