在核成像中，有限的分辨率会导致影响图像清晰度和定量准确性的部分体积效应（PVE）。已证明来自CT或MRI的高分辨率解剖信息的部分体积校正（PVC）已被证明是有效的。但是，这种解剖学引导的方法通常需要乏味的图像注册和分割步骤。由于缺乏具有高端CT和相关运动伪像的混合体SPECT/CT扫描仪，因此很难获得准确的分段器官模板，尤其是在心脏SPECT成像中。轻微的错误注册/错误分段将导致PVC后的图像质量严重降解。在这项工作中，我们开发了一种基于深度学习的方法，用于快速心脏SPECT PVC，而无需解剖信息和相关的器官分割。所提出的网络涉及密集连接的多维动态机制，即使网络经过充分训练，也可以根据输入图像对卷积内核进行调整。引入了心脏内血容量（IMBV）作为网络优化的附加临床损失函数。提出的网络表明，使用Technetium-99M标记的红细胞在GE发现NM/CT 570C专用心脏SPECT扫描仪上获得的28个犬类研究表现有希望的表现。这项工作表明，与没有这种机制的同一网络相比，具有密集连接的动态机制的提议网络产生了较高的结果。结果还表明，没有解剖信息的提出的网络可以与解剖学引导的PVC方法产生的图像产生具有统计上可比的IMBV测量的图像，这可能有助于临床翻译。

在过去的十年中，卷积神经网络（Convnets）主导了医学图像分析领域。然而，发现脉搏的性能仍然可以受到它们无法模拟图像中体素之间的远程空间关系的限制。最近提出了众多视力变压器来解决哀悼缺点，在许多医学成像应用中展示最先进的表演。变压器可以是用于图像配准的强烈候选者，因为它们的自我注意机制能够更精确地理解移动和固定图像之间的空间对应。在本文中，我们呈现透射帧，一个用于体积医学图像配准的混合变压器-Cromnet模型。我们还介绍了三种变速器的变形，具有两个散晶变体，确保了拓扑保存的变形和产生良好校准的登记不确定性估计的贝叶斯变体。使用来自两个应用的体积医学图像的各种现有的登记方法和变压器架构进行广泛验证所提出的模型：患者间脑MRI注册和幻影到CT注册。定性和定量结果表明，传输和其变体导致基线方法的实质性改进，展示了用于医学图像配准的变压器的有效性。

在本文中，我们开发了一种高效的回顾性深度学习方法，称为堆叠U-网，具有自助前沿，解决MRI中刚性运动伪影的问题。拟议的工作利用损坏的图像本身使用额外的知识前瞻，而无需额外的对比度数据。所提出的网络通过共享来自相同失真对象的连续片的辅助信息来学习错过的结构细节。我们进一步设计了一种堆叠的U-网的细化，便于保持图像空间细节，从而提高了像素到像素依赖性。为了执行网络培训，MRI运动伪像的模拟是不可避免的。我们使用各种类型的图像前瞻呈现了一个密集的分析：来自同一主题的其他图像对比的提出的自助前锋和前锋。实验分析证明了自助前锋的有效性和可行性，因为它不需要任何进一步的数据扫描。

Achieving accurate and automated tumor segmentation plays an important role in both clinical practice and radiomics research. Segmentation in medicine is now often performed manually by experts, which is a laborious, expensive and error-prone task. Manual annotation relies heavily on the experience and knowledge of these experts. In addition, there is much intra- and interobserver variation. Therefore, it is of great significance to develop a method that can automatically segment tumor target regions. In this paper, we propose a deep learning segmentation method based on multimodal positron emission tomography-computed tomography (PET-CT), which combines the high sensitivity of PET and the precise anatomical information of CT. We design an improved spatial attention network(ISA-Net) to increase the accuracy of PET or CT in detecting tumors, which uses multi-scale convolution operation to extract feature information and can highlight the tumor region location information and suppress the non-tumor region location information. In addition, our network uses dual-channel inputs in the coding stage and fuses them in the decoding stage, which can take advantage of the differences and complementarities between PET and CT. We validated the proposed ISA-Net method on two clinical datasets, a soft tissue sarcoma(STS) and a head and neck tumor(HECKTOR) dataset, and compared with other attention methods for tumor segmentation. The DSC score of 0.8378 on STS dataset and 0.8076 on HECKTOR dataset show that ISA-Net method achieves better segmentation performance and has better generalization. Conclusions: The method proposed in this paper is based on multi-modal medical image tumor segmentation, which can effectively utilize the difference and complementarity of different modes. The method can also be applied to other multi-modal data or single-modal data by proper adjustment.

Background. Functional assessment of right ventricle (RV) using gated myocardial perfusion single-photon emission computed tomography (MPS) heavily relies on the precise extraction of right ventricular contours. In this paper, we present a new deep-learning-based model integrating both the spatial and temporal features in gated MPS images to perform the segmentation of the RV epicardium and endocardium. Methods. By integrating the spatial features from each cardiac frame of the gated MPS and the temporal features from the sequential cardiac frames of the gated MPS, we developed a Spatial-Temporal V-Net (ST-VNet) for automatic extraction of RV endocardial and epicardial contours. In the ST-VNet, a V-Net is employed to hierarchically extract spatial features, and convolutional long-term short-term memory (ConvLSTM) units are added to the skip-connection pathway to extract the temporal features. The input of the ST-VNet is ECG-gated sequential frames of the MPS images and the output is the probability map of the epicardial or endocardial masks. A Dice similarity coefficient (DSC) loss which penalizes the discrepancy between the model prediction and the ground truth was adopted to optimize the segmentation model. Results. Our segmentation model was trained and validated on a retrospective dataset with 45 subjects, and the cardiac cycle of each subject was divided into 8 gates. The proposed ST-VNet achieved a DSC of 0.8914 and 0.8157 for the RV epicardium and endocardium segmentation, respectively. The mean absolute error, the mean squared error, and the Pearson correlation coefficient of the RV ejection fraction (RVEF) between the ground truth and the model prediction were 0.0609, 0.0830, and 0.6985. Conclusion. Our proposed ST-VNet is an effective model for RV segmentation. It has great promise for clinical use in RV functional assessment.

减少全身CT扫描中患者的辐射暴露引起了医学成像界的广泛关注。鉴于低辐射剂量可能导致噪声和伪像增加，这极大地影响了临床诊断。为了获得高质量的全身低剂量CT（LDCT）图像，以前的基于深度学习的研究工作引入了各种网络架构。然而，大多数这些方法只采用正常剂量CT（NDCT）图像作为地面真理来指导去噪网络的训练。这种简单的限制导致模型效率更低，并使重建的图像遭受过平滑的效果。在本文中，我们提出了一种新的任务内知识转移方法，利用来自NDCT图像的蒸馏知识来帮助LDCT图像上的培训过程。派生架构被称为师生一致性网络（TSC-Net），由教师网络和具有相同架构的学生网络组成。通过中间功能之间的监督，鼓励学生网络模仿教师网络并获得丰富的纹理细节。此外，为了进一步利用CT扫描中包含的信息，介绍了在对比学习时建立的对比正规化机制（CRM）.CRM执行将恢复的CT图像拉到NDCT样本，并将远离LDCT样本的遥控器中的遥远空间。此外，基于注意力和可变形卷积机制，我们设计了一种动态增强模块（DEM）以提高网络变换能力。

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。

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。

背景：心肌灌注SPECT（MPS）对左心室（LV）功能的评估依赖于准确的心肌分割。本文的目的是开发和验证一种新的方法，该方法将深度学习与形状先验结合在一起，以精确提取LV心肌以自动测量LV功能参数。方法：开发了与形状变形模块集成三维（3D）V-NET的分割体系结构。使用动态编程（DP）算法生成的形状先验，然后在模型训练期间限制并指导模型输出，以快速收敛和改善性能。分层的5倍交叉验证用于训练和验证我们的模型。结果：我们提出的方法的结果与地面真理的结果一致。我们提出的模型的骰子相似性系数（DSC）为0.9573（0.0244），0.9821（0.0137）和0.9903（0.0041），Hausdorff距离（HD）6.7529（2.7334）（2.7334）mm，7.2507（3.2507（3.1952）MMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMM MM，和7.6122 3.0134）MM分别提取心内膜，心肌和心外膜。结论：我们提出的方法在提取LV心肌轮廓和评估LV功能方面具有很高的精度。

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。

基于深度学习的解决方案正在为各种应用程序成功实施。最值得注意的是，临床用例已增加了兴趣，并且是过去几年提出的一些尖端数据驱动算法背后的主要驱动力。对于诸如稀疏视图重建等应用，其中测量数据的量很少，以使获取时间短而且辐射剂量较低，降低了串联的伪像，促使数据驱动的DeNoINEDENO算法的开发，其主要目标是获得获得的主要目标。只有一个全扫描数据的子集诊断可行的图像。我们提出了WNET，这是一个数据驱动的双域denoising模型，其中包含用于稀疏视图deNoising的可训练的重建层。两个编码器 - 模型网络同时在正式和重建域中执行deno，而实现过滤后的反向投影算法的第三层则夹在前两种之间，并照顾重建操作。我们研究了该网络在稀疏视图胸部CT扫描上的性能，并突出显示了比更传统的固定层具有可训练的重建层的额外好处。我们在两个临床相关的数据集上训练和测试我们的网络，并将获得的结果与三种不同类型的稀疏视图CT CT DeNoisis和重建算法进行了比较。

全身动态PET中的受试者运动引入了框架间的不匹配，并严重影响参数成像。传统的非刚性注册方法通常在计算上是强度且耗时的。深度学习方法在快速速度方面实现高精度方面是有希望的，但尚未考虑示踪剂分布变化或整体范围。在这项工作中，我们开发了一个无监督的自动深度学习框架，以纠正框架间的身体运动。运动估计网络是一个卷积神经网络，具有联合卷积长的短期记忆层，充分利用动态的时间特征和空间信息。我们的数据集在90分钟的FDG全身动态PET扫描中包含27个受试者。与传统和深度学习基线相比，具有9倍的交叉验证，我们证明了拟议的网络在增强的定性和定量空间对齐方面获得了卓越的性能在显着降低参数拟合误差中。我们还展示了拟议的运动校正方法的潜力来影响对估计参数图像的下游分析，从而提高了将恶性与良性多代谢区域区分开的能力。一旦受过培训，我们提出的网络的运动估计推理时间比常规注册基线快460倍，表明其潜力很容易应用于临床环境中。

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。

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。

单光子发射计算机断层扫描（SPECT）是一种广泛应用的成像方法，用于诊断冠状动脉疾病。从计算机断层扫描（CT）得出的衰减图（U-MAP）用于衰减校正（AC），以提高心脏SPECT的诊断准确性。但是，SPECT和CT是在临床实践中依次获得的，这可能会导致两项扫描之间的误会。卷积神经网络（CNN）是医疗图像注册的强大工具。先前基于CNN的跨模式注册方法直接串联了两个输入模态作为早期特征融合或使用两个单独的CNN模块提取的图像特征，以进行晚期融合。这些方法不能完全提取或融合交叉模式信息。此外，以前尚未对心脏SPECT和CT衍生的U-MAP的深度学习刚性注册进行研究。在本文中，我们提出了一个双分支挤压融合 - 兴奋（DUSFE）模块，用于对心脏SPECT和CT衍生的U-MAP的注册。 Dusfe融合了从多种模态的知识，以重新校准每种模式的通道和空间特征。 Dusfe可以嵌入多个卷积层，以在不同的空间尺寸下实现特征融合。我们使用临床数据的研究表明，嵌入DUSFE的网络比以前的方法产生了较低的注册误差，因此更准确的AC SPECT图像。

图像去噪是许多领域下游任务的先决条件。低剂量和光子计数计算断层扫描（CT）去噪可以在最小化辐射剂量下优化诊断性能。监督深层去噪方法是流行的，但需要成对的清洁或嘈杂的样本通常在实践中不可用。受独立噪声假设的限制，电流无监督的去噪方法不能处理与CT图像中的相关噪声。在这里，我们提出了一种基于类似的类似性的无人监督的无监督的深度去噪方法，称为Coxing2Sim，以非局部和非线性方式起作用，不仅抑制独立而且还具有相关的噪音。从理论上讲，噪声2SIM在温和条件下渐近相当于监督学习方法。通过实验，Nosie2SIM从嘈杂的低剂量CT和光子计数CT图像中的内在特征，从视觉上，定量和统计上有效地或甚至优于实际数据集的监督学习方法。 Coke2Sim是一般无监督的去噪方法，在不同的应用中具有很大的潜力。

In this work, we propose a novel image reconstruction framework that directly learns a neural implicit representation in k-space for ECG-triggered non-Cartesian Cardiac Magnetic Resonance Imaging (CMR). While existing methods bin acquired data from neighboring time points to reconstruct one phase of the cardiac motion, our framework allows for a continuous, binning-free, and subject-specific k-space representation.We assign a unique coordinate that consists of time, coil index, and frequency domain location to each sampled k-space point. We then learn the subject-specific mapping from these unique coordinates to k-space intensities using a multi-layer perceptron with frequency domain regularization. During inference, we obtain a complete k-space for Cartesian coordinates and an arbitrary temporal resolution. A simple inverse Fourier transform recovers the image, eliminating the need for density compensation and costly non-uniform Fourier transforms for non-Cartesian data. This novel imaging framework was tested on 42 radially sampled datasets from 6 subjects. The proposed method outperforms other techniques qualitatively and quantitatively using data from four and one heartbeat(s) and 30 cardiac phases. Our results for one heartbeat reconstruction of 50 cardiac phases show improved artifact removal and spatio-temporal resolution, leveraging the potential for real-time CMR.

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。

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。

从历史上看，患者数据集已用于开发和验证PET/MRI和PET/CT的各种重建算法。为了使这种算法开发，无需获得数百个患者检查，在本文中，我们展示了一种深度学习技术，可以从丰富的全身MRI中产生合成但逼真的全身宠物纹状体。具体来说，我们使用56 $^{18} $ F-FDG-PET/MRI考试的数据集训练3D残差UNET来预测全身T1加权MRI的生理PET摄取。在训练中，我们实施了平衡的损失函数，以在较大的动态范围内产生逼真的吸收，并沿着层析成像线的响应线对模仿宠物的获取产生计算的损失。预测的PET图像预计会产生合成宠物飞行时间（TOF）正式图，可与供应商提供的PET重建算法一起使用，包括使用基于CT的衰减校正（CTAC）和基于MR的衰减校正（MRAC（MRAC） ）。由此产生的合成数据概括了生理学$^{18} $ f-fdg摄取，例如高摄取量位于大脑和膀胱，以及肝脏，肾脏，心脏和肌肉的吸收。为了模拟高摄取的异常，我们还插入合成病变。我们证明，该合成PET数据可以与实际PET数据互换使用，用于比较CT和基于MR的衰减校正方法的PET量化任务，与使用真实数据相比，在平均值中实现了$ \ leq 7.6 \％$误差。这些结果共同表明，所提出的合成PET数据管道可以合理地用于开发，评估和验证PET/MRI重建方法。