口腔上皮发育不良（OED）是对口腔的病变给出的恶性肿瘤性组织病理学诊断。预测OED等级或情况是否将转型给恶性肿瘤对于早期检测和适当的治疗至关重要。 OED通常从上皮的下三分之一开始，然后以等级的严重程度向上逐步开始，因此我们提出了分割上皮层，除了单独的细胞核之外，还可以使研究人员能够评估级别/恶性预测的重要层种形态特征。我们呈现悬停网+，深度学习框架，以同时分段（和分类）核和（内部）在H＆E染色的载玻片中的核和（内）上皮层。所提出的架构由编码器分支和四个解码器分支组成，用于同时对上皮层的核和语义分割的同时分段。我们表明，拟议的模型在两个任务中实现了最先进的（SOTA）性能，而与每个任务的先前的SOTA方法相比，没有额外的成本。据我们所知，我们的是同时核实例分割和语义组织分割的第一种方法，具有用于其他类似同时任务的计算病理和对恶性预测的研究。

用于计算病理（CPATH）的深度分割模型的发展可以帮助培养可解释的形态生物标志物的调查。然而，这些方法的成功存在主要瓶颈，因为监督的深度学习模型需要丰富的准确标记数据。该问题在CPATH领域加剧，因为详细注释的产生通常需要对病理学家的输入能够区分不同的组织构建体和核。手动标记核可能不是收集大规模注释数据集的可行方法，特别是当单个图像区域可以包含数千个不同的单元时。但是，仅依靠自动生成注释将限制地面真理的准确性和可靠性。因此，为了帮助克服上述挑战，我们提出了一种多级注释管道，以使大规模数据集进行用于组织学图像分析，具有病理学家in-循环的细化步骤。使用本市管道，我们生成最大的已知核实例分段和分类数据集，其中包含近百万分之一的H＆E染色的结肠组织中标记的细胞核。我们发布了DataSet并鼓励研究社区利用它来推动CPATH中下游小区模型的发展。

美国和全球的两个主要死亡原因是中风和心肌梗塞。两者的根本原因是由破裂或侵蚀的不稳定的动脉粥样硬化斑块释放的，这些斑块阻塞了心脏（心肌梗塞）或大脑（中风）的血管。临床研究表明，在斑块破裂或侵蚀事件中，斑块组成比病变大小更重要。为了确定斑块组成，计算了3D心血管免疫荧光图像的各种细胞类型的斑块病变。但是，手动计算这些细胞是昂贵的，耗时的，并且容易发生人为错误。手动计数的这些挑战激发了对自动化方法进行定位和计算图像中细胞的需求。这项研究的目的是开发一种自动方法，以最少的注释工作在3D免疫荧光图像中准确检测和计数细胞。在这项研究中，我们使用弱监督的学习方法使用点注释来训练悬停网络分割模型，以检测荧光图像中的核。使用点注释的优点是，与像素的注释相比，它们需要更少的精力。为了使用点注释训练悬停的网络模型，我们采用了一种普遍使用的群集标记方法，将点注释转换为精确的细胞核二进制掩模。传统上，这些方法从点注释产生了二进制面具，使该物体周围的区域未标记（通常在模型训练中被忽略）。但是，这些区域可能包含重要信息，有助于确定细胞之间的边界。因此，我们在这些区域使用了熵最小化的损失函数，以鼓励模型在未标记区域上输出更自信的预测。我们的比较研究表明，使用我们的弱训练的悬停网络模型...

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。

自动核细胞分割和分类在数字病理学中起着至关重要的作用。但是，以前的作品主要基于具有有限的多样性和小尺寸的数据构建，使得在实际下游任务中的结果可疑或误导。在本文中，我们的目标是建立一种可靠且强大的方法，能够处理“临床野生”中的数据。具体地，我们研究和设计一种同时检测，分段和分类来自血红素和曙红（H＆E）染色的组织病理学数据的新方法，并使用最近的最大数据集评估我们的方法：Pannuke。我们以新颖的语义关键点估计问题解决每个核的检测和分类，以确定每个核的中心点。接下来，使用动态实例分段获得核心点的相应类别 - 不可止液掩模。通过解耦两个同步具有挑战性的任务，我们的方法可以从类别感知的检测和类别不可知的细分中受益，从而导致显着的性能提升。我们展示了我们提出的核细胞分割和分类方法的卓越性能，跨越19种不同的组织类型，提供了新的基准结果。

肿瘤浸润淋巴细胞（TIL）的定量已被证明是乳腺癌患者预后的独立预测因子。通常，病理学家对含有tils的基质区域的比例进行估计，以获得TILS评分。乳腺癌（Tiger）挑战中肿瘤浸润淋巴细胞旨在评估计算机生成的TILS评分的预后意义，以预测作为COX比例风险模型的一部分的存活率。在这一挑战中，作为Tiager团队，我们已经开发了一种算法，以将肿瘤与基质与基质进行第一部分，然后将肿瘤散装区域用于TILS检测。最后，我们使用这些输出来生成每种情况的TILS分数。在初步测试中，我们的方法达到了肿瘤 - 细胞瘤的加权骰子评分为0.791，而淋巴细胞检测的FROC得分为0.572。为了预测生存，我们的模型达到了0.719的C索引。这些结果在老虎挑战的初步测试排行榜中获得了第一名。

数据分析方法的组合，提高计算能力和改进的传感器可以实现定量颗粒状，基于细胞的分析。我们描述了与组织解释和调查AI方法有关的丰富应用挑战集，目前用于应对这些挑战。我们专注于一类针对性的人体组织分析 - 组织病理学 - 旨在定量表征疾病状态，患者结果预测和治疗转向。

无监督的域适应性（UDA）方法已广泛用于提高模型在一般计算机视觉中的适应能力。但是，与自然图像不同，在组织病理学图像中不同类别的核存在巨大的语义差距。它仍未探索，我们如何构建通用的UDA模型来精确分割或分类不同数据集的核实例。在这项工作中，我们提出了一个新颖的深神经网络，即用于UDA Nuclei实例分割和分类的类别感知特征对齐和伪标记网络（CAPL-NET）。具体而言，我们首先提出一个具有动态可学习权衡权重的类别级特征对齐模块。其次，我们建议通过基于Nuclei-Level原型特征的伪标签来促进目标数据上的模型性能。关于跨域核实例分割和分类任务的综合实验表明，我们的方法优于最先进的UDA方法。

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.

在病理样本的全坡度图像（WSI）中注释癌区域在临床诊断，生物医学研究和机器学习算法开发中起着至关重要的作用。但是，产生详尽而准确的注释是劳动密集型，具有挑战性和昂贵的。仅绘制粗略和近似注释是一项容易得多的任务，成本较小，并且可以减轻病理学家的工作量。在本文中，我们研究了在数字病理学中完善这些近似注释以获得更准确的问题的问题。以前的一些作品探索了从这些不准确的注释中获得机器学习模型，但是很少有人解决改进问题，在这些问题中，应该明确识别和纠正错误标签的区域，并且所有这些都需要大量的培训样本（通常很大） 。我们提出了一种名为标签清洁多个实例学习（LC-MIL）标签的方法，可在不需要外部培训数据的情况下对单个WSI进行粗略注释。从WSI裁剪的带有不准确标签的贴片在多个实例学习框架内共同处理，从而减轻了它们对预测模型的影响并完善分割。我们对具有乳腺癌淋巴结转移，肝癌和结直肠癌样品的异质WSI进行的实验表明，LC-MIL显着完善了粗糙的注释，即使从单个幻灯片中学习，LC-MIL也优于最先进的替代方案。此外，我们证明了拟议方法如何有效地完善和改进病理学家绘制的真实注释。所有这些结果表明，LC-MIL是一种有前途的，轻巧的工具，可提供从粗糙注释的病理组中提供细粒的注释。

数字病理学是现代医学中最重要的发展之一。病理检查是医疗方案的黄金标准，并在诊断中发挥基本作用。最近，随着数字扫描仪的出现，现在可以将组织组织病理学载玻片数字化并作为数字图像存储。结果，数字化组织病理组织可用于计算机辅助图像分析程序和机器学习技术。核的检测和分割是癌症诊断中的一些基本步骤。最近，深度学习已被用于核细胞分割。然而，核细胞分割的深度学习方法中的一个问题是缺乏斑块的信息。本文提出了深入的基于学习的核细胞分割方法，这解决了补丁边界地区误入歧途的问题。我们使用本地和全局修补程序来预测最终的分割图。多器官组织病理学数据集上的实验结果表明，我们的方法优于基线核细胞分割和流行分割模型。

对骨关节炎（OA）的磁共振成像（MRI）扫描的客观评估可以解决当前OA评估的局限性。 OA客观评估是必需的骨，软骨和关节液的分割。大多数提出的分割方法都不执行实例分割，并且遭受了类不平衡问题。这项研究部署了蒙版R-CNN实例分割并改进了IT（改进的面罩R-CNN（IMASKRCNN）），以获得与OA相关组织的更准确的广义分割。该方法的训练和验证是使用骨关节炎倡议（OAI）数据集的500次MRI膝盖和有症状髋关节OA患者的97次MRI扫描进行的。掩盖R-CNN的三个修改产生了iMaskRCNN：添加第二个Roialigned块，在掩码标先中添加了额外的解码器层，并通过跳过连接将它们连接起来。使用Hausdorff距离，骰子评分和变异系数（COV）评估结果。与面膜RCNN相比，iMaskRCNN导致骨骼和软骨分割的改善，这表明股骨的骰子得分从95％增加到98％，胫骨的95％到97％，股骨软骨的71％至80％，81％和81％胫骨软骨的％至82％。对于积液检测，iMaskRCNN 72％比MaskRCNN 71％改善了骰子。 Reader1和Mask R-CNN（0.33），Reader1和ImaskRCNN（0.34），Reader2和Mask R-CNN（0.22），Reader2和iMaskRCNN（0.29）之间的积液检测的COV值（0.34），读取器2和mask r-CNN（0.22）接近COV之间，表明人类读者与蒙版R-CNN和ImaskRCNN之间的一致性很高。蒙版R-CNN和ImaskRCNN可以可靠，同时提取与OA有关的不同规模的关节组织，从而为OA的自动评估构成基础。 iMaskRCNN结果表明，修改改善了边缘周围的网络性能。

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.

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。

我们分享了我们最近的发现，以试图培训通用分割网络的各种细胞类型和成像方式。我们的方法建立在广义的U-NET体系结构上，该体系结构允许单独评估每个组件。我们修改了传统的二进制培训目标，以包括三个类以进行直接实例细分。进行了有关培训方案，培训设置，网络骨架和各个模块的详细实验。我们提出的培训方案依次从每个数据集中吸取小匹配，并且在优化步骤之前积累了梯度。我们发现，培训通用网络的关键是所有数据集上的历史监督，并且有必要以公正的方式对每个数据集进行采样。我们的实验还表明，可能存在共同的特征来定义细胞类型和成像方式的细胞边界，这可以允许应用训练有素的模型完全看不见的数据集。一些培训技巧可以进一步提高细分性能，包括交叉渗透损失功能中的班级权重，精心设计的学习率调度程序，较大的图像作物以进行上下文信息以及不平衡类别的其他损失条款。我们还发现，由于它们更可靠的统计估计和更高的语义理解，分割性能可以受益于组规范化层和缺陷的空间金字塔池模块。我们参与了在IEEE国际生物医学成像研讨会（ISBI）2021举行的第六个细胞跟踪挑战（CTC）。我们的方法被评估为在主要曲目的初始提交期间，作为最佳亚军，并在额外的竞争中获得了第三名，以准备摘要出版物。

组织病理学癌症诊断已经变得更加复杂，并且越来越多的活组织检查是大多数病理实验室的挑战。因此，用于评估组织病理学癌细胞的自动化方法的发展是值。在这项研究中，我们使用了来自挪威队的624个整个乳腺癌（WSIS）乳腺癌。我们提出了一种级联卷积神经网络设计，称为H2G-NET，用于千兆子宫内病理学图像的语义分割。该设计涉及使用PATCH-WISE方法的检测阶段，以及使用卷积AutoEncoder的细化阶段。为了验证设计，我们进行了一个消融研究，以评估所选组分在管道上对肿瘤分割的影响。指导分割，使用等级取样和深热敷细化，在分割组织病理学图像时被证明是有益的。当使用细化网络后，我们发现了一种显着的改进，以便后处理产生的肿瘤分割热量。整体最佳设计在90个WSIS的独立测试集中实现了0.933的骰子得分。该设计表现优于单分辨率方法，例如使用MobileNetv2（0.872）和低分辨率U-Net（0.874）的聚类引导，Patch-Wise高分辨率分类。此外，代表性X400 WSI的分割〜58秒，仅使用CPU。调查结果展示了利用细化网络来改善修补程序预测的潜力。解决方案是有效的，不需要重叠的补丁推断或合并。此外，我们表明，可以使用随机采样方案训练深度神经网络，该方案同时在多个不同的标签上余下，而无需在磁盘上存储斑块。未来的工作应涉及更有效的补丁生成和采样，以及改进的聚类。

To analyze this characteristic of vulnerability, we developed an automated deep learning method for detecting microvessels in intravascular optical coherence tomography (IVOCT) images. A total of 8,403 IVOCT image frames from 85 lesions and 37 normal segments were analyzed. Manual annotation was done using a dedicated software (OCTOPUS) previously developed by our group. Data augmentation in the polar (r,{\theta}) domain was applied to raw IVOCT images to ensure that microvessels appear at all possible angles. Pre-processing methods included guidewire/shadow detection, lumen segmentation, pixel shifting, and noise reduction. DeepLab v3+ was used to segment microvessel candidates. A bounding box on each candidate was classified as either microvessel or non-microvessel using a shallow convolutional neural network. For better classification, we used data augmentation (i.e., angle rotation) on bounding boxes with a microvessel during network training. Data augmentation and pre-processing steps improved microvessel segmentation performance significantly, yielding a method with Dice of 0.71+/-0.10 and pixel-wise sensitivity/specificity of 87.7+/-6.6%/99.8+/-0.1%. The network for classifying microvessels from candidates performed exceptionally well, with sensitivity of 99.5+/-0.3%, specificity of 98.8+/-1.0%, and accuracy of 99.1+/-0.5%. The classification step eliminated the majority of residual false positives, and the Dice coefficient increased from 0.71 to 0.73. In addition, our method produced 698 image frames with microvessels present, compared to 730 from manual analysis, representing a 4.4% difference. When compared to the manual method, the automated method improved microvessel continuity, implying improved segmentation performance. The method will be useful for research purposes as well as potential future treatment planning.

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。

视频分析的图像分割在不同的研究领域起着重要作用，例如智能城市，医疗保健，计算机视觉和地球科学以及遥感应用。在这方面，最近致力于发展新的细分策略;最新的杰出成就之一是Panoptic细分。后者是由语义和实例分割的融合引起的。明确地，目前正在研究Panoptic细分，以帮助获得更多对视频监控，人群计数，自主驾驶，医学图像分析的图像场景的更细致的知识，以及一般对场景更深入的了解。为此，我们介绍了本文的首次全面审查现有的Panoptic分段方法，以获得作者的知识。因此，基于所采用的算法，应用场景和主要目标的性质，执行现有的Panoptic技术的明确定义分类。此外，讨论了使用伪标签注释新数据集的Panoptic分割。继续前进，进行消融研究，以了解不同观点的Panoptic方法。此外，讨论了适合于Panoptic分割的评估度量，并提供了现有解决方案性能的比较，以告知最先进的并识别其局限性和优势。最后，目前对主题技术面临的挑战和吸引不久的将来吸引相当兴趣的未来趋势，可以成为即将到来的研究研究的起点。提供代码的文件可用于：https：//github.com/elharroussomar/awesome-panoptic-egation

Background: Image analysis applications in digital pathology include various methods for segmenting regions of interest. Their identification is one of the most complex steps, and therefore of great interest for the study of robust methods that do not necessarily rely on a machine learning (ML) approach. Method: A fully automatic and optimized segmentation process for different datasets is a prerequisite for classifying and diagnosing Indirect ImmunoFluorescence (IIF) raw data. This study describes a deterministic computational neuroscience approach for identifying cells and nuclei. It is far from the conventional neural network approach, but it is equivalent to their quantitative and qualitative performance, and it is also solid to adversative noise. The method is robust, based on formally correct functions, and does not suffer from tuning on specific data sets. Results: This work demonstrates the robustness of the method against the variability of parameters, such as image size, mode, and signal-to-noise ratio. We validated the method on two datasets (Neuroblastoma and NucleusSegData) using images annotated by independent medical doctors. Conclusions: The definition of deterministic and formally correct methods, from a functional to a structural point of view, guarantees the achievement of optimized and functionally correct results. The excellent performance of our deterministic method (NeuronalAlg) to segment cells and nuclei from fluorescence images was measured with quantitative indicators and compared with those achieved by three published ML approaches.