青光眼是一种严重的盲目疾病，迫切需要自动检测方法来减轻眼科医生的稀缺性。许多作品提出采用深度学习方法，涉及视盘和杯中的分割以进行青光眼检测，其中分割过程通常仅被视为上游子任务。在青光眼评估中，底底图像与分割面具之间的关系很少探索。我们提出了一种基于细分的信息提取和融合方法来实现青光眼检测任务，该方法利用了分割掩模的稳健性，而无需忽略原始底底图像中的丰富信息。私有数据集和公共数据集的实验结果表明，我们提出的方法的表现优于所有仅利用底面图像或口罩的模型。

With the rapid development of artificial intelligence (AI) in medical image processing, deep learning in color fundus photography (CFP) analysis is also evolving. Although there are some open-source, labeled datasets of CFPs in the ophthalmology community, large-scale datasets for screening only have labels of disease categories, and datasets with annotations of fundus structures are usually small in size. In addition, labeling standards are not uniform across datasets, and there is no clear information on the acquisition device. Here we release a multi-annotation, multi-quality, and multi-device color fundus image dataset for glaucoma analysis on an original challenge -- Retinal Fundus Glaucoma Challenge 2nd Edition (REFUGE2). The REFUGE2 dataset contains 2000 color fundus images with annotations of glaucoma classification, optic disc/cup segmentation, as well as fovea localization. Meanwhile, the REFUGE2 challenge sets three sub-tasks of automatic glaucoma diagnosis and fundus structure analysis and provides an online evaluation framework. Based on the characteristics of multi-device and multi-quality data, some methods with strong generalizations are provided in the challenge to make the predictions more robust. This shows that REFUGE2 brings attention to the characteristics of real-world multi-domain data, bridging the gap between scientific research and clinical application.

视网膜脉管系统的研究是筛查和诊断许多疾病的基本阶段。完整的视网膜血管分析需要将视网膜的血管分为动脉和静脉（A/V）。早期自动方法在两个顺序阶段接近这些分割和分类任务。但是，目前，这些任务是作为联合语义分割任务处理的，因为分类结果在很大程度上取决于血管分割的有效性。在这方面，我们提出了一种新的方法，用于从眼睛眼睛图像中对视网膜A/V进行分割和分类。特别是，我们提出了一种新颖的方法，该方法与以前的方法不同，并且由于新的损失，将联合任务分解为针对动脉，静脉和整个血管树的三个分割问题。这种配置允许直观地处理容器交叉口，并直接提供不同靶血管树的精确分割罩。提供的关于公共视网膜图血管树提取（RITE）数据集的消融研究表明，所提出的方法提供了令人满意的性能，尤其是在不同结构的分割中。此外，与最新技术的比较表明，我们的方法在A/V分类中获得了高度竞争的结果，同时显着改善了血管分割。提出的多段方法允许检测更多的血管，并更好地分割不同的结构，同时实现竞争性分类性能。同样，用这些术语来说，我们的方法优于各种参考作品的方法。此外，与以前的方法相比，该方法允许直接检测到容器交叉口，并在这些复杂位置保留A/V的连续性。

自动检测视网膜结构，例如视网膜血管（RV），凹起的血管区（FAZ）和视网膜血管连接（RVJ），对于了解眼睛的疾病和临床决策非常重要。在本文中，我们提出了一种新型的基于投票的自适应特征融合多任务网络（VAFF-NET），用于在光学相干性层析成像（OCTA）中对RV，FAZ和RVJ进行联合分割，检测和分类。提出了一个特定于任务的投票门模块，以适应并融合两个级别的特定任务的不同功能：来自单个编码器的不同空间位置的特征，以及来自多个编码器的功能。特别是，由于八八座图像中微脉管系统的复杂性使视网膜血管连接连接到分叉/跨越具有挑战性的任务的同时定位和分类，因此我们通过结合热图回归和网格分类来专门设计任务头。我们利用来自各种视网膜层的三个不同的\ textit {en face}血管造影，而不是遵循仅使用单个\ textit {en face}的现有方法。为了促进进一步的研究，已经发布了这些数据集的部分数据集，并已发布了公共访问：https：//github.com/imed-lab/vaff-net。

Color fundus photography and Optical Coherence Tomography (OCT) are the two most cost-effective tools for glaucoma screening. Both two modalities of images have prominent biomarkers to indicate glaucoma suspected. Clinically, it is often recommended to take both of the screenings for a more accurate and reliable diagnosis. However, although numerous algorithms are proposed based on fundus images or OCT volumes in computer-aided diagnosis, there are still few methods leveraging both of the modalities for the glaucoma assessment. Inspired by the success of Retinal Fundus Glaucoma Challenge (REFUGE) we held previously, we set up the Glaucoma grAding from Multi-Modality imAges (GAMMA) Challenge to encourage the development of fundus \& OCT-based glaucoma grading. The primary task of the challenge is to grade glaucoma from both the 2D fundus images and 3D OCT scanning volumes. As part of GAMMA, we have publicly released a glaucoma annotated dataset with both 2D fundus color photography and 3D OCT volumes, which is the first multi-modality dataset for glaucoma grading. In addition, an evaluation framework is also established to evaluate the performance of the submitted methods. During the challenge, 1272 results were submitted, and finally, top-10 teams were selected to the final stage. We analysis their results and summarize their methods in the paper. Since all these teams submitted their source code in the challenge, a detailed ablation study is also conducted to verify the effectiveness of the particular modules proposed. We find many of the proposed techniques are practical for the clinical diagnosis of glaucoma. As the first in-depth study of fundus \& OCT multi-modality glaucoma grading, we believe the GAMMA Challenge will be an essential starting point for future research.

膝关节X射线上的膝盖骨关节炎（KOA）的评估是使用总膝关节置换术的中心标准。但是，该评估遭受了不精确的标准，并且读取器间的可变性非常高。对KOA严重性的算法，自动评估可以通过提高其使用的适当性来改善膝盖替代程序的总体结果。我们提出了一种基于深度学习的新型五步算法，以自动从X光片后验（PA）视图对KOA进行评级：（1）图像预处理（2）使用Yolo V3-tiny模型，图像在图像中定位膝关节， （3）使用基于卷积神经网络的分类器对骨关节炎的严重程度进行初步评估，（4）关节分割和关节空间狭窄（JSN）的计算（JSN）和（5），JSN和最初的结合评估确定最终的凯尔格伦法律（KL）得分。此外，通过显示用于进行评估的分割面具，我们的算法与典型的“黑匣子”深度学习分类器相比表现出更高的透明度。我们使用我们机构的两个公共数据集和一个数据集进行了全面的评估，并表明我们的算法达到了最先进的性能。此外，我们还从机构中的多个放射科医生那里收集了评分，并表明我们的算法在放射科医生级别进行。该软件已在https://github.com/maciejmazurowowski/osteoarthitis-classification上公开提供。

视网膜眼底图像的自动评估是涌现为最重要的早期检测和治疗渐进眼疾病的工具之一。青光眼导致视力的进步退化，其特征在于光学杯形状的变形和血管的变性导致沿神经垂体边缘形成凹口的形成。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的管道，用于从数字眼底图像（DFIS）的光盘（OD）和光学杯（OC）区域的自动分割，从而提取预测青光眼所需的不同特征。该方法利用了神经古代轮辋的局灶性凹口分析以及杯盘比值值作为分类参数，以提高计算机辅助设计（CAD）系统的准确性分析青光眼。支持基于向量的机器学习算法用于分类，基于提取的功能将DFIS分类为青光眼或正常。在自由可用的DRISHTI-GS数据集上评估了所提出的管道，得到了从DFIS检测青光眼的93.33％的精度。

如今，表面裂缝是公共基础设施的常见景象。最近的工作通过支持使用背景曲面裂缝的机器学习方法支持结构维护措施，解决了这个问题，使它们易于本地化。然而，这些方法的常见问题是创建一个良好的运行算法，训练数据需要详细地注释属于裂缝的像素。我们的工作提出了一种弱监督的方法，它利用CNN分类器来创建曲面裂纹分割图。我们使用此分类器通过使用其类激活映射和基于贴片的分类方法来创建粗糙的裂缝本地化地图，并用基于阈值的方法熔断器来融合它，以分段为大多数较暗的裂纹像素。分类器有助于抑制背景区域的噪声，这通常是通过标准阈值处理方法被错误地突出显示的裂缝。我们专注于我们的方法的易于实现，并且显示在几个表面裂纹数据集上表现良好，即使用于训练的唯一数据是简单的分类标签，也可以有效地进行分割裂缝。

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。

深度学习技术表明它们在皮肤科医生临床检查中的优越性。然而，由于难以将临床知识掺入学习过程中，黑色素瘤诊断仍然是一个具有挑战性的任务。在本文中，我们提出了一种新颖的知识意识的深度框架，将一些临床知识纳入两个重要的黑色素瘤诊断任务的协作学习，即皮肤病变分割和黑色素瘤识别。具体地，利用病变区的形态表达的知识以及黑色素瘤鉴定的周边区域，设计了一种基于病变的汇集和形状提取（LPSE）方案，其将从皮肤病变分段获得的结构信息转移到黑色素瘤识别中。同时，为了通过黑色素瘤识别到皮肤病变细分的皮肤病原诊断知识，设计了有效的诊断引导特征融合（DGFF）策略。此外，我们提出了一种递归相互学习机制，进一步促进任务间合作，因此迭代地提高了皮肤病病变分割和黑色素瘤识别模型的联合学习能力。两种公共皮肤病原数据集的实验结果表明了黑色素瘤分析方法的有效性。

具有高分辨率的视网膜光学相干断层扫描术（八八）对于视网膜脉管系统的定量和分析很重要。然而，八颗图像的分辨率与相同采样频率的视野成反比，这不利于临床医生分析较大的血管区域。在本文中，我们提出了一个新型的基于稀疏的域适应超分辨率网络（SASR），以重建现实的6x6 mm2/低分辨率/低分辨率（LR）八八粒图像，以重建高分辨率（HR）表示。更具体地说，我们首先对3x3 mm2/高分辨率（HR）图像进行简单降解，以获得合成的LR图像。然后，采用一种有效的注册方法在6x6 mm2图像中以其相应的3x3 mm2图像区域注册合成LR，以获得裁切的逼真的LR图像。然后，我们提出了一个多级超分辨率模型，用于对合成数据进行全面监督的重建，从而通过生成的对流策略指导现实的LR图像重建现实的LR图像，该策略允许合成和现实的LR图像可以在特征中统一。领域。最后，新型的稀疏边缘感知损失旨在动态优化容器边缘结构。在两个八八集中进行的广泛实验表明，我们的方法的性能优于最先进的超分辨率重建方法。此外，我们还研究了重建结果对视网膜结构分割的性能，这进一步验证了我们方法的有效性。

Breast cancer is one of the common cancers that endanger the health of women globally. Accurate target lesion segmentation is essential for early clinical intervention and postoperative follow-up. Recently, many convolutional neural networks (CNNs) have been proposed to segment breast tumors from ultrasound images. However, the complex ultrasound pattern and the variable tumor shape and size bring challenges to the accurate segmentation of the breast lesion. Motivated by the selective kernel convolution, we introduce an enhanced selective kernel convolution for breast tumor segmentation, which integrates multiple feature map region representations and adaptively recalibrates the weights of these feature map regions from the channel and spatial dimensions. This region recalibration strategy enables the network to focus more on high-contributing region features and mitigate the perturbation of less useful regions. Finally, the enhanced selective kernel convolution is integrated into U-net with deep supervision constraints to adaptively capture the robust representation of breast tumors. Extensive experiments with twelve state-of-the-art deep learning segmentation methods on three public breast ultrasound datasets demonstrate that our method has a more competitive segmentation performance in breast ultrasound images.

我们提出了一种名为ACLNET的新型深度学习模型，用于从地面图像中分割云。ACLNET同时使用深神经网络和机器学习（ML）算法来提取互补功能。具体而言，它使用有效网络-B0作为骨干，“``trous tos blacial pyramid boming''（ASPP）在多个接受场上学习，并从图像中提取细节细节。ACLNET还使用K-均值聚类来更精确地提取云边界。ACLNET对白天和夜间图像都有效。它提供的错误率较低，较高的召回率和更高的F1得分比Art最先进的云分割模型。ACLNET的源代码可在此处获得：https：//github.com/ckmvigil/aclnet。

随着深度学习技术的发展，从底眼图像中提出了越来越多的方法对视盘和杯子（OD/OC）进行分割。在临床上，多位临床专家通常会注释OD/OC细分以减轻个人偏见。但是，很难在多个标签上训练自动化的深度学习模型。解决该问题的一种普遍做法是多数投票，例如，采用多个标签的平均值。但是，这种策略忽略了医学专家的不同专家。通过观察到的观察，即在临床上通常将OD/OC分割用于青光眼诊断，在本文中，我们提出了一种新的策略，以通过青光眼诊断性能融合多评分者OD/OC分割标签。具体而言，我们通过细心的青光眼诊断网络评估每个评估者的专业性。对于每个评估者，其对诊断的贡献将被反映为专家图。为了确保对不同青光眼诊断模型的专家图是一般性的，我们进一步提出了专家生成器（EXPG），以消除优化过程中的高频组件。基于获得的专家图，多评价者标签可以融合为单个地面真相，我们将其称为诊断第一基地真相（diagfirstgt）。实验结果表明，通过将diagfirstgt用作地面真相，OD/OC分割网络将预测具有优质诊断性能的面膜。

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.

乳头乳头瘤菌是一种眼科神经系统疾病，其中颅内压的增加会导致视神经肿胀。儿童中未诊断的乳头毛症可能导致失明，可能是威胁生命的疾病（例如脑肿瘤）的标志。使用深度学习对眼底图像的自动分析可以促进这种综合征的稳健临床诊断，尤其是在存在伪造症带来的挑战的情况下，具有相似的眼睛外观，但具有明显的临床意义。我们提出了一种基于学习的算法，用于自动检测小儿乳头毛瘤。我们的方法是基于视盘定位和通过数据增强来检测可解释的乳头毛指标。现实世界中临床数据的实验表明，我们提出的方法具有与专家眼科医生相当的诊断精度有效。

在医学图像上，许多组织/病变可能模棱两可。这就是为什么一群临床专家通常会注释医疗细分以减轻个人偏见的原因。但是，这种临床常规也为机器学习算法的应用带来了新的挑战。如果没有确定的基础真相，将很难训练和评估深度学习模型。当从不同的级别收集注释时，一个共同的选择是多数票。然而，这样的策略忽略了分级专家之间的差异。在本文中，我们考虑使用校准的观察者间的不确定性来预测分割的任务。我们注意到，在临床实践中，医学图像分割通常用于帮助疾病诊断。受到这一观察的启发，我们提出了诊断优先的原则，该原则是将疾病诊断作为校准观察者间分段不确定性的标准。遵循这个想法，提出了一个名为诊断的诊断框架（DIFF）以估算从原始图像中进行诊断，从原始图像进行诊断。特别是，DIFF将首先学会融合多论者分段标签，以最大程度地提高单个地面真相疾病诊断表现。我们将融合的地面真相称为诊断第一基地真实（DF-GT）。我们验证了DIFF对三个不同的医学分割任务的有效性：对眼底图像的OD/OC分割，超声图像上的甲状腺结节分割以及皮肤镜图像上的皮肤病变分割。实验结果表明，拟议的DIFF能够显着促进相应的疾病诊断，这表现优于先前的最先进的多评论者学习方法。

Myocardial pathology segmentation (MyoPS) can be a prerequisite for the accurate diagnosis and treatment planning of myocardial infarction. However, achieving this segmentation is challenging, mainly due to the inadequate and indistinct information from an image. In this work, we develop an end-to-end deep neural network, referred to as MyoPS-Net, to flexibly combine five-sequence cardiac magnetic resonance (CMR) images for MyoPS. To extract precise and adequate information, we design an effective yet flexible architecture to extract and fuse cross-modal features. This architecture can tackle different numbers of CMR images and complex combinations of modalities, with output branches targeting specific pathologies. To impose anatomical knowledge on the segmentation results, we first propose a module to regularize myocardium consistency and localize the pathologies, and then introduce an inclusiveness loss to utilize relations between myocardial scars and edema. We evaluated the proposed MyoPS-Net on two datasets, i.e., a private one consisting of 50 paired multi-sequence CMR images and a public one from MICCAI2020 MyoPS Challenge. Experimental results showed that MyoPS-Net could achieve state-of-the-art performance in various scenarios. Note that in practical clinics, the subjects may not have full sequences, such as missing LGE CMR or mapping CMR scans. We therefore conducted extensive experiments to investigate the performance of the proposed method in dealing with such complex combinations of different CMR sequences. Results proved the superiority and generalizability of MyoPS-Net, and more importantly, indicated a practical clinical application.

从医用试剂染色图像中分割牙齿斑块为诊断和确定随访治疗计划提供了宝贵的信息。但是，准确的牙菌斑分割是一项具有挑战性的任务，需要识别牙齿和牙齿斑块受到语义腔区域的影响（即，在牙齿和牙齿斑块之间的边界区域中存在困惑的边界）以及实例形状的复杂变化，这些变化均未完全解决。现有方法。因此，我们提出了一个语义分解网络（SDNET），该网络介绍了两个单任务分支，以分别解决牙齿和牙齿斑块的分割，并设计了其他约束，以学习每个分支的特定类别特征，从而促进语义分解并改善该类别的特征牙齿分割的性能。具体而言，SDNET以分裂方式学习了两个单独的分割分支和牙齿的牙齿，以解除它们之间的纠缠关系。指定类别的每个分支都倾向于产生准确的分割。为了帮助这两个分支更好地关注特定类别的特征，进一步提出了两个约束模块：1）通过最大化不同类别表示之间的距离来学习判别特征表示，以了解判别特征表示形式，以减少减少负面影响关于特征提取的语义腔区域； 2）结构约束模块（SCM）通过监督边界感知的几何约束提供完整的结构信息，以提供各种形状的牙菌斑。此外，我们构建了一个大规模的开源染色牙菌斑分割数据集（SDPSEG），该数据集为牙齿和牙齿提供高质量的注释。 SDPSEG数据集的实验结果显示SDNET达到了最新的性能。

X-ray imaging technology has been used for decades in clinical tasks to reveal the internal condition of different organs, and in recent years, it has become more common in other areas such as industry, security, and geography. The recent development of computer vision and machine learning techniques has also made it easier to automatically process X-ray images and several machine learning-based object (anomaly) detection, classification, and segmentation methods have been recently employed in X-ray image analysis. Due to the high potential of deep learning in related image processing applications, it has been used in most of the studies. This survey reviews the recent research on using computer vision and machine learning for X-ray analysis in industrial production and security applications and covers the applications, techniques, evaluation metrics, datasets, and performance comparison of those techniques on publicly available datasets. We also highlight some drawbacks in the published research and give recommendations for future research in computer vision-based X-ray analysis.