皮肤病变的准确诊断是大型皮肤图像中的关键任务。在本研究中，我们形成了一种新型的图像特征，称为混合特征，其具有比单个方法特征更强的辨别能力。本研究涉及一种新技术，在训练过程期间，我们将手工特征或特征传递到完全连接的卷积神经网络（CNN）模型中。根据我们的文献回顾，直到现在，在培训过程中将手工特征注入CNN模型中，没有研究或调查对分类绩效的影响。此外，我们还调查了分割面膜的影响及其对整体分类性能的影响。我们的模型实现了92.3％的平衡式多条准确度，比典型的单一方法为深度学习的单一方法分类器架构优于6.8％。

乳腺癌是女性可能发生的最严重的癌症之一。通过分析组织学图像（HIS）来自动诊断乳腺癌对患者及其预后很重要。他的分类为临床医生提供了对疾病的准确了解，并使他们可以更有效地治疗患者。深度学习（DL）方法已成功地用于各种领域，尤其是医学成像，因为它们有能力自动提取功能。这项研究旨在使用他的乳腺癌对不同类型的乳腺癌进行分类。在这项研究中，我们提出了一个增强的胶囊网络，该网络使用RES2NET块和四个额外的卷积层提取多尺度特征。此外，由于使用了小的卷积内核和RES2NET块，因此所提出的方法具有较少的参数。结果，新方法的表现优于旧方法，因为它会自动学习最佳功能。测试结果表明该模型的表现优于先前的DL方法。

前列腺癌是全球诊断出的最危险的癌症。前列腺诊断受到许多因素的影响，例如病变复杂性，观察者可见性和可变性。在过去的几十年中，许多基于磁共振成像（MRI）的技术已用于前列腺癌的鉴定和分类。开发这些技术至关重要，并且具有很大的医学效果，因为它们可以提高治疗益处和患者生存的机会。已经提出了一种取决于MRI的新技术来改善诊断。该技术包括两个阶段。首先，已经对MRI图像进行了预处理，以使医疗图像更适合于检测步骤。其次，已经基于预先训练的深度学习模型InceptionResnetv2进行了前列腺癌的识别，该模型具有许多优势并取得了有效的结果。在本文中，用于此目的的InceptionResnETV2深度学习模型的平均精度为89.20％，曲线下的面积（AUC）等于93.6％。与其他先前技术相比，该提出的新深度学习技术的实验结果代表了有希望的和有效的结果。

While skin cancer classification has been a popular and valuable deep learning application for years, there has been little consideration of the context in which testing images are taken. Traditional melanoma classifiers rely on the assumption that their testing environments are analogous to the structured images on which they are trained. This paper combats this notion, arguing that mole size, a vital attribute in professional dermatology, is a red herring in automated melanoma detection. Although malignant melanomas are consistently larger than benign melanomas, this distinction proves unreliable and harmful when images cannot be contextually scaled. This implementation builds a custom model that eliminates size as a training feature to prevent overfitting to incorrect parameters. Additionally, random rotation and contrast augmentations are performed to simulate the real-world use of melanoma detection applications. Several custom models with varying forms of data augmentation are implemented to demonstrate the most significant features of the generalization abilities of mole classifiers. These implementations show that user unpredictability is crucial when utilizing such applications. The caution required when manually modifying data is acknowledged, as data loss and biased conclusions are necessary considerations in this process. Additionally, mole size inconsistency and its significance are discussed in both the dermatology and deep learning communities.

由于其在非洲以外的40多个国家 /地区的迅速传播，最近的蒙基托克斯爆发已成为公共卫生问题。由于与水痘和麻疹的相似之处，蒙基托斯在早期的临床诊断是具有挑战性的。如果不容易获得验证性聚合酶链反应（PCR）测试，那么计算机辅助检测蒙基氧基病变可能对可疑病例的监视和快速鉴定有益。只要有足够的训练示例，深度学习方法在自动检测皮肤病变中有效。但是，截至目前，此类数据集尚未用于猴蛋白酶疾病。在当前的研究中，我们首先开发``Monkeypox皮肤病变数据集（MSLD）。用于增加样本量，并建立了3倍的交叉验证实验。在下一步中，采用了几种预训练的深度学习模型，即VGG-16，Resnet50和InceptionV3用于对Monkeypox和Monkeypox和Monkeypox和其他疾病。还开发了三种型号的合奏。RESNET50达到了82.96美元（\ pm4.57 \％）$的最佳总体准确性，而VGG16和整体系统的准确性达到了81.48美元（\ pm6.87 \％）$和$ 79.26（\ pm1.05 \％）$。还开发了一个原型网络应用程序作为在线蒙基蛋白筛选工具。虽然该有限数据集的初始结果是有希望的，但需要更大的人口统计学多样化的数据集来进一步增强性增强性。这些的普遍性 楷模。

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。

早期检测改善了胰腺导管腺癌（PDAC）中的预后，但挑战，因为病变通常很小，并且在对比增强的计算断层扫描扫描（CE-CT）上定义很差。深度学习可以促进PDAC诊断，但是当前模型仍然无法识别小（<2cm）病变。在这项研究中，最先进的深度学习模型用于开发用于PDAC检测的自动框架，专注于小病变。另外，研究了整合周围解剖学的影响。 CE-CT来自119个病理验证的PDAC患者的群组和123名没有PDAC患者的队列用于训练NNUNET用于自动病变检测和分割（\ TEXTIT {NNUNET \ _t}）。训练了两种额外的鼻塞，以研究解剖学积分的影响：（1）分割胰腺和肿瘤（\ yryit {nnunet \ _tp}），（2）分割胰腺，肿瘤和多周围的解剖结构（\ textit {nnunet \_多发性硬化症}）。外部可公开的测试集用于比较三个网络的性能。 \ Textit {nnunet \ _ms}实现了最佳性能，在整个测试集的接收器操作特性曲线下的区域为0.91，肿瘤的0.88 <2cm，显示最先进的深度学习可以检测到小型PDAC和解剖信息的好处。

Pneumonia, a respiratory infection brought on by bacteria or viruses, affects a large number of people, especially in developing and impoverished countries where high levels of pollution, unclean living conditions, and overcrowding are frequently observed, along with insufficient medical infrastructure. Pleural effusion, a condition in which fluids fill the lung and complicate breathing, is brought on by pneumonia. Early detection of pneumonia is essential for ensuring curative care and boosting survival rates. The approach most usually used to diagnose pneumonia is chest X-ray imaging. The purpose of this work is to develop a method for the automatic diagnosis of bacterial and viral pneumonia in digital x-ray pictures. This article first presents the authors' technique, and then gives a comprehensive report on recent developments in the field of reliable diagnosis of pneumonia. In this study, here tuned a state-of-the-art deep convolutional neural network to classify plant diseases based on images and tested its performance. Deep learning architecture is compared empirically. VGG19, ResNet with 152v2, Resnext101, Seresnet152, Mobilenettv2, and DenseNet with 201 layers are among the architectures tested. Experiment data consists of two groups, sick and healthy X-ray pictures. To take appropriate action against plant diseases as soon as possible, rapid disease identification models are preferred. DenseNet201 has shown no overfitting or performance degradation in our experiments, and its accuracy tends to increase as the number of epochs increases. Further, DenseNet201 achieves state-of-the-art performance with a significantly a smaller number of parameters and within a reasonable computing time. This architecture outperforms the competition in terms of testing accuracy, scoring 95%. Each architecture was trained using Keras, using Theano as the backend.

Skin cancer is the most common cancer in the existing world constituting one-third of the cancer cases. Benign skin cancers are not fatal, can be cured with proper medication. But it is not the same as the malignant skin cancers. In the case of malignant melanoma, in its peak stage, the maximum life expectancy is less than or equal to 5 years. But, it can be cured if detected in early stages. Though there are numerous clinical procedures, the accuracy of diagnosis falls between 49% to 81% and is time-consuming. So, dermoscopy has been brought into the picture. It helped in increasing the accuracy of diagnosis but could not demolish the error-prone behaviour. A quick and less error-prone solution is needed to diagnose this majorly growing skin cancer. This project deals with the usage of deep learning in skin lesion classification. In this project, an automated model for skin lesion classification using dermoscopic images has been developed with CNN(Convolution Neural Networks) as a training model. Convolution neural networks are known for capturing features of an image. So, they are preferred in analyzing medical images to find the characteristics that drive the model towards success. Techniques like data augmentation for tackling class imbalance, segmentation for focusing on the region of interest and 10-fold cross-validation to make the model robust have been brought into the picture. This project also includes usage of certain preprocessing techniques like brightening the images using piece-wise linear transformation function, grayscale conversion of the image, resize the image. This project throws a set of valuable insights on how the accuracy of the model hikes with the bringing of new input strategies, preprocessing techniques. The best accuracy this model could achieve is 0.886.

为了产生最大的影响，必须使用基于证据的决策制定公共卫生计划。创建机器学习算法是为了收集，存储，处理和分析数据以提供知识和指导决策。任何监视系统的关键部分是图像分析。截至最近，计算机视觉和机器学习的社区最终对此感到好奇。这项研究使用各种机器学习和图像处理方法来检测和预测疟疾疾病。在我们的研究中，我们发现了深度学习技术作为具有更广泛适用于疟疾检测的智能工具的潜力，通过协助诊断病情，可以使医生受益。我们研究了针对计算机框架和组织的深度学习的共同限制，计算需要准备数据，准备开销，实时执行和解释能力，并发现对这些限制的轴承的未来询问。

乳腺癌是世界上最常见的癌症以及全球女性中最普遍的死亡原因。然而，如果早期检测到，它也是最具可治疗的恶性肿瘤之一。本文提出了一种深度卷积神经网络的算法，以帮助准确地识别超声图像的乳腺癌。在该算法中，若干神经网络在并行架构中融合以执行分类过程，并且在每个神经网络的输出代表单投票的候选对象类之间的最终分类决定中应用投票标准。在乳房超声数据集上进行了几个实验，由537良性，360恶性和133个正常图像组成。这些实验表明了乐观的结果和提出模型的能力，以优于多种措施的最先进的算法。使用k折交叉验证和装袋分类器集合，我们实现了99.5％的准确性，灵敏度为99.6％。

肺癌近年来一直是最普遍的疾病之一。根据该领域的研究，每年在美国确定超过20万个案件。不受控制的繁殖和肺细胞的生长导致恶性肿瘤形成。最近，深入学习算法，特别是卷积神经网络（CNN），已成为自动诊断疾病的高级方式。本文的目的是审查不同的模型，导致诊断早期肺癌的不同准确性和敏感性，并帮助该领域的医生和研究人员。这项工作的主要目的是确定基于深度学习的肺癌存在的挑战。经过系统地编写了调查，这些调查结合了定期的映射和文献综述，从2016年到2021年审查该领域的32次会议和期刊文章。在分析和审查条款后，正在回答条款中提出的问题。由于对相关文章的完全审查和系统化，本领域，这项研究优于该领域的其他综述文章。

2019年12月，一个名为Covid-19的新型病毒导致了迄今为止的巨大因果关系。与新的冠状病毒的战斗在西班牙语流感后令人振奋和恐怖。虽然前线医生和医学研究人员在控制高度典型病毒的传播方面取得了重大进展，但技术也证明了在战斗中的重要性。此外，许多医疗应用中已采用人工智能，以诊断许多疾病，甚至陷入困境的经验丰富的医生。因此，本调查纸探讨了提议的方法，可以提前援助医生和研究人员，廉价的疾病诊断方法。大多数发展中国家难以使用传统方式进行测试，但机器和深度学习可以采用显着的方式。另一方面，对不同类型的医学图像的访问已经激励了研究人员。结果，提出了一种庞大的技术数量。本文首先详细调了人工智能域中传统方法的背景知识。在此之后，我们会收集常用的数据集及其用例日期。此外，我们还显示了采用深入学习的机器学习的研究人员的百分比。因此，我们对这种情况进行了彻底的分析。最后，在研究挑战中，我们详细阐述了Covid-19研究中面临的问题，我们解决了我们的理解，以建立一个明亮健康的环境。

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。

Skin cancer is the most common malignancy in the world. Automated skin cancer detection would significantly improve early detection rates and prevent deaths. To help with this aim, a number of datasets have been released which can be used to train Deep Learning systems - these have produced impressive results for classification. However, this only works for the classes they are trained on whilst they are incapable of identifying skin lesions from previously unseen classes, making them unconducive for clinical use. We could look to massively increase the datasets by including all possible skin lesions, though this would always leave out some classes. Instead, we evaluate Siamese Neural Networks (SNNs), which not only allows us to classify images of skin lesions, but also allow us to identify those images which are different from the trained classes - allowing us to determine that an image is not an example of our training classes. We evaluate SNNs on both dermoscopic and clinical images of skin lesions. We obtain top-1 classification accuracy levels of 74.33% and 85.61% on clinical and dermoscopic datasets, respectively. Although this is slightly lower than the state-of-the-art results, the SNN approach has the advantage that it can detect out-of-class examples. Our results highlight the potential of an SNN approach as well as pathways towards future clinical deployment.

肺癌往往在晚期检测到，导致患者死亡率高。因此，最近的研究集中在早期疾病检测上。肺癌通常首先出现在气道壁的支气管上皮内发生的病变。支气管镜检查是有效无创支气化病变检测的选择程序。特别是，自身荧光支气管镜检查（AFB）区分了正常组织和患病组织的自荧光特性，在AFB视频帧中，病变在AFB视频帧中显得红棕色，而正常组织则为绿色。由于最近的研究表明AFB具有高病变敏感性的能力，因此在标准的支气管镜呼吸道考试中，它已成为一种潜在的关键方法，用于早期肺癌检测。不幸的是，对AFB视频的手动检查非常乏味且容易出错，而有限的努力已花费在可能更健壮的自动AFB病变检测和细分方面。我们提出了一个实时的深度学习体系结构ESFPNET，用于从AFB视频流中对支气管病变的强大检测和分割。该体系结构具有编码器结构，该结构可利用预审计的混合变压器（MIT）编码器和阶段特征金字塔（ESFP）解码器结构。来自肺癌患者气道考试的AFB视频的结果表明，我们的方法分别给出了平均骰子指数和0.782和0.658的IOU值，而处理吞吐量为27帧/秒。这些值优于使用混合变压器或基于CNN的编码器的其他竞争体系结构获得的结果。此外，ETIS-LaribpolypDB数据集的出色性能证明了其对其他域的潜在适用性。

计算机辅助诊断数字病理学正在变得普遍存在，因为它可以提供更有效和客观的医疗保健诊断。最近的进展表明，卷积神经网络（CNN）架构是一种完善的深度学习范式，可用于设计一种用于乳腺癌检测的计算机辅助诊断（CAD）系统。然而，探索了污染变异性因污染变异性和染色常规化的影响，尚未得到很好的挑战。此外，对于高吞吐量筛选可能是重要的网络模型的性能分析，这也不适用于高吞吐量筛查，也不熟悉。要解决这一挑战，我们考虑了一些当代CNN模型，用于涉及（1）的乳房组织病理学图像的二进制分类。使用基于自适应颜色解卷积（ACD）的颜色归一化算法来处理污染归一化图像的数据以处理染色变量; （2）应用基于转移学习的一些可动性更高效的CNN模型的培训，即视觉几何组网络（VGG16），MobileNet和效率网络。我们在公开的Brankhis数据集上验证了培训的CNN网络，适用于200倍和400x放大的组织病理学图像。实验分析表明，大多数情况下预染额网络在数据增强乳房组织病理学图像中产生更好的质量，而不是污染归一化的情况。此外，我们使用污染标准化图像评估了流行轻量级网络的性能和效率，并发现在测试精度和F1分数方面，高效网络优于VGG16和MOBILENET。我们观察到在测试时间方面的效率比其他网络更好; vgg net，mobilenet，在分类准确性下没有太大降低。

足球溃疡是糖尿病的常见并发症，与大量发病率和死亡率有关，仍然是低腿截肢的主要危险因素。从脚伤中提取准确的形态特征对于适当的治疗至关重要。尽管医学专家的视觉检查是诊断的常见方法，但这是主观且容易出错的方法，因此，计算机辅助方法提供了一种有趣的选择。基于深度学习的方法，尤其是卷积神经网络（CNN），在包括医学图像分割（医学图像分割）的各种任务方面表现出了出色的性能。在本文中，我们提出了一种基于两个基于编码器的CNN模型，即Linknet和U-NET，以执行足球溃疡分割。为了处理有限数量的可用培训样品，我们使用预训练的权重（linkNet模型的有效网络B1和U-NET模型的有效网络B2），并使用MEDETEC数据集进行进一步的预训练，同时还应用了许多形态 - 基于颜色的增强技术。为了提高分割性能，我们结合了五倍的交叉验证，测试时间扩展和结果融合。我们的方法适用于公开可用的慢性伤口数据集和Miccai 2021足球溃疡分段（Fuseg）挑战，我们的方法分别以92.07％和88.80％的基于数据的骰子得分实现最先进的性能，并且是最高的，并且是最高的，并且是最高的。 Fuseg挑战排行榜中排名的方法。 https://github.com/masih4/foot_ulcer_segmentation公开获得对接指南，推理代码和保存训练的模型。

乳腺癌是全球女性死亡的主要原因之一。如果在高级阶段检测到很难治疗，但是，早期发现可以显着增加生存机会，并改善数百万妇女的生活。鉴于乳腺癌的普遍流行，研究界提出早期检测，分类和诊断的框架至关重要。与医生协调的人工智能研究社区正在开发此类框架以自动化检测任务。随着研究活动的激增，加上大型数据集的可用性和增强的计算能力，预计AI框架结果将有助于更多的临床医生做出正确的预测。在本文中，提出了使用乳房X线照片对乳腺癌进行分类的新框架。所提出的框架结合了从新颖的卷积神经网络（CNN）功能中提取的强大特征，以及手工制作的功能，包括猪（定向梯度的直方图）和LBP（本地二进制图案）。在CBIS-DDSM数据集上获得的结果超过了技术状态。

语义分割包括通过将其分配给从一组所有可用的标签来分类图像的每个像素。在过去的几年里，很多关注转移到这种任务。许多计算机视觉研究人员试图应用AutoEncoder结构来开发可以学习图像语义的模型以及它的低级表示。在给定输入的AutoEncoder架构中，编码器计算的输入的低维表示，然后解码器用于重建原始数据。在这项工作中，我们提出了一个卷积神经网络（CNNS）的集合。在集合方法中，许多不同的型号训练，然后用于分类，整体汇总了单个分类器的输出。该方法利用各种分类器的差异来提高整个系统的性能。通过使用不同的丢失函数强制执行单个分类器中的多样性。特别是，我们提出了一种新的损失函数，从骰子和结构相似度指数的组合产生。通过使用Deeplabv3 +和Hardnet环境结合不同的骨干网络来实现所提出的合奏。该提案是通过关于两个真实情景的广泛实证评估来评估：息肉和皮肤细分。所有代码都在HTTPS://github.com/lorisnanni在线提供。