现在，人工智能（AI）可以自动解释医学图像以供临床使用。但是，AI在介入图像中的潜在用途（相对于参与分类或诊断的图像），例如在手术期间的指导，在很大程度上尚未开发。这是因为目前，使用现场分析对现场手术收集的数据进行了事后分析，这是因为手术AI系统具有基本和实际限制，包括道德考虑，费用，可扩展性，数据完整性以及缺乏地面真相。在这里，我们证明从人类模型中创建逼真的模拟图像是可行的替代方法，并与大规模的原位数据收集进行了补充。我们表明，对现实合成数据的训练AI图像分析模型，结合当代域的概括或适应技术，导致在实际数据上的模型与在精确匹配的真实数据训练集中训练的模型相当地执行的模型。由于从基于人类的模型尺度的合成生成培训数据，因此我们发现我们称为X射线图像分析的模型传输范式（我们称为Syntheex）甚至可以超越实际数据训练的模型，因为训练的有效性较大的数据集。我们证明了合成在三个临床任务上的潜力：髋关节图像分析，手术机器人工具检测和COVID-19肺病变分割。 Synthex提供了一个机会，可以极大地加速基于X射线药物的智能系统的概念，设计和评估。此外，模拟图像环境还提供了测试新颖仪器，设计互补手术方法的机会，并设想了改善结果，节省时间或减轻人为错误的新技术，从实时人类数据收集的道德和实际考虑方面摆脱了人为错误。

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。

基于深度学习的疾病检测和分割算法承诺提高许多临床过程。然而，由于数据隐私，法律障碍和非统一数据采集协议，此类算法需要大量的注释训练数据，通常在医学环境中不可用。具有注释病理学的合成数据库可以提供所需的培训数据量。我们展示了缺血性卒中的例子，即利用基于深度学习的增强的病变分割的改善是可行的。为此，我们训练不同的图像到图像转换模型，以合成大脑体积的磁共振图像，并且没有来自语义分割图的中风病变。此外，我们培养一种生成的对抗性网络来产生合成病变面具。随后，我们组合这两个组件来构建大型合成描边图像数据库。使用U-NET评估各种模型的性能，该U-NET在临床测试集上培训以进行段中风病变。我们向最佳性能报告$ \ mathbf {72.8} $％[$ \ mathbf {70.8 \ pm1.0} $％]的骰子分数，这胜过了单独临床图像培训的模型培训$ \ mathbf { 67.3} $％[$ \ mathbf {63.2 \ pm1.9} $％]，并且接近人类互相互联网骰子评分$ \ mathbf {76.9} $％。此外，我们表明，对于仅为10或50个临床案例的小型数据库，与使用不使用合成数据的设置相比，合成数据增强产生了显着的改进。据我们所知，这提出了基于图像到图像翻译的合成数据增强的第一个比较分析，并将第一应用于缺血性卒中。

尽管数据增强和转移学习有所进步，但卷积神经网络（CNNS）难以推广到看不见的域。在分割大脑扫描时，CNN对分辨率和对比度的变化非常敏感：即使在相同的MRI模式内，则性能可能会跨数据集减少。在这里，我们介绍了Synthseg，第一个分段CNN无关紧要对比和分辨率。 Synthseg培训，用从分段上的生成模型采样的合成数据培训。至关重要，我们采用域随机化策略，我们完全随机开启了合成培训数据的对比度和解决。因此，Synthseg可以在没有再培训或微调的情况下对任何目标结构域进行真实扫描，这是首次分析大量的异构临床数据。因为Synthseg仅需要进行培训（无图像），所以它可以从通过不同群体的对象（例如，老化和患病）的自动化方法获得的标签中学习，从而实现广泛的形态变异性的鲁棒性。我们展示了Synthseg在六种方式的5,300扫描和十项决议中，与监督CNN，最先进的域适应和贝叶斯分割相比，它表现出无与伦比的泛化。最后，我们通过将其施加到心脏MRI和CT分割来证明SyntheeG的恒定性。

深度神经网络在人类分析中已经普遍存在，增强了应用的性能，例如生物识别识别，动作识别以及人重新识别。但是，此类网络的性能通过可用的培训数据缩放。在人类分析中，对大规模数据集的需求构成了严重的挑战，因为数据收集乏味，廉价，昂贵，并且必须遵守数据保护法。当前的研究研究了\ textit {合成数据}的生成，作为在现场收集真实数据的有效且具有隐私性的替代方案。这项调查介绍了基本定义和方法，在生成和采用合成数据进行人类分析时必不可少。我们进行了一项调查，总结了当前的最新方法以及使用合成数据的主要好处。我们还提供了公开可用的合成数据集和生成模型的概述。最后，我们讨论了该领域的局限性以及开放研究问题。这项调查旨在为人类分析领域的研究人员和从业人员提供。

The success of deep learning is largely due to the availability of large amounts of training data that cover a wide range of examples of a particular concept or meaning. In the field of medicine, having a diverse set of training data on a particular disease can lead to the development of a model that is able to accurately predict the disease. However, despite the potential benefits, there have not been significant advances in image-based diagnosis due to a lack of high-quality annotated data. This article highlights the importance of using a data-centric approach to improve the quality of data representations, particularly in cases where the available data is limited. To address this "small-data" issue, we discuss four methods for generating and aggregating training data: data augmentation, transfer learning, federated learning, and GANs (generative adversarial networks). We also propose the use of knowledge-guided GANs to incorporate domain knowledge in the training data generation process. With the recent progress in large pre-trained language models, we believe it is possible to acquire high-quality knowledge that can be used to improve the effectiveness of knowledge-guided generative methods.

域适应（DA）最近在医学影像社区提出了强烈的兴趣。虽然已经提出了大量DA技术进行了用于图像分割，但大多数这些技术已经在私有数据集或小公共可用数据集上验证。此外，这些数据集主要解决了单级问题。为了解决这些限制，与第24届医学图像计算和计算机辅助干预（Miccai 2021）结合第24届国际会议组织交叉模态域适应（Crossmoda）挑战。 Crossmoda是无监督跨型号DA的第一个大型和多级基准。挑战的目标是分割参与前庭施瓦新瘤（VS）的后续和治疗规划的两个关键脑结构：VS和Cochleas。目前，使用对比度增强的T1（CET1）MRI进行VS患者的诊断和监测。然而，使用诸如高分辨率T2（HRT2）MRI的非对比度序列越来越感兴趣。因此，我们创建了一个无人监督的跨模型分段基准。训练集提供注释CET1（n = 105）和未配对的非注释的HRT2（n = 105）。目的是在测试集中提供的HRT2上自动对HRT2进行单侧VS和双侧耳蜗分割（n = 137）。共有16支球队提交了评估阶段的算法。顶级履行团队达成的表现水平非常高（最佳中位数骰子 - vs：88.4％; Cochleas：85.7％）并接近完全监督（中位数骰子 - vs：92.5％;耳蜗：87.7％）。所有顶级执行方法都使用图像到图像转换方法将源域图像转换为伪目标域图像。然后使用这些生成的图像和为源图像提供的手动注释进行培训分割网络。

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。

估计X射线图像上的肺深度可以在临床常规期间提供精确的机会肺部体积估计，并提高现代结构胸部成像技术中的图像对比，如X射线暗场成像。我们提出了一种基于卷积神经网络的方法，允许每像素肺厚度估计和随后的总肺容量估计。使用从5250个真实CT扫描生成的5250个模拟Xco.NoRh，网络培训并验证了网络。此外，我们能够在真正的X线片上推断使用仿真数据训练的模型。对于45名患者，对标准临床射线照相进行定量和定性评估。基于患者对应的CT扫描来定义每个患者总肺体积的地面真理。 45个真实射线照片上的估计肺体积与地基体积之间的平均值误差为0.83升。核算患者直径时，误差会降至0.66升。辅助，我们预测了131 X射线照片的合成数据集上的肺部厚度，其中平均值误差为0.21升。结果表明，可以将在仿真模型中获得的知识转移到真正的X射线图像。

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。

肺部以外的视野（FOV）组织截断在常规的肺筛查计算机断层扫描（CT）中很常见。这对机会性CT的身体组成（BC）评估构成了局限性，因为缺少关键的解剖结构。传统上，扩展CT的FOV被认为是使用有限数据的CT重建问题。但是，这种方法依赖于应用程序中可能无法使用的投影域数据。在这项工作中，我们从语义图像扩展角度提出问题，该角度仅需要图像数据作为输入。提出的两阶段方法根据完整体的估计范围识别新的FOV边框，并在截短区域中渗出了缺失的组织。使用在FOV中具有完整主体的CT切片对训练样品进行模拟，从而使模型开发自制。我们使用有限FOV的肺筛选CT评估了所提出的方法在自动BC评估中的有效性。提出的方法有效地恢复了缺失的组织并减少了FOV组织截断引入的BC评估误差。在大规模肺部筛查CT数据集的BC评估中，这种校正既可以提高受试者内的一致性和与人体测量近似值的相关性。已开发的方法可在https://github.com/masilab/s-efov上获得。

从磁共振成像（MRI）数据（称为颅骨条状）中去除非脑信号是许多神经图像分析流的组成部分。尽管它们很丰富，但通常是针对具有特定采集特性的图像量身定制的，即近乎各向异性的分辨率和T1加权（T1W）MRI对比度，这些分辨率在研究环境中很普遍。结果，现有的工具倾向于适应其他图像类型，例如在诊所常见的快速旋转回声（FSE）MRI中获得的厚切片。尽管近年来基于学习的大脑提取方法已获得吸引力，但这些方法面临着类似的负担，因为它们仅对训练过程中看到的图像类型有效。为了在成像协议的景观中实现强大的颅骨缠身，我们引入了Synthstrip，这是一种快速，基于学习的脑萃取工具。通过利用解剖学分割来生成具有解剖学，强度分布和远远超过现实医学图像范围的完全合成训练数据集，Synthstrip学会了成功推广到各种真实获得的大脑图像，从而消除了使用训练数据的需求目标对比。我们证明了合成条的功效对受试者人群的各种图像采集和决议的功效，从新生儿到成人。我们显示出与流行的颅骨基线的准确性的实质性提高 - 所有这些基线都采用单个训练有素的模型。我们的方法和标记的评估数据可在https://w3id.org/synthstrip上获得。

脾脏是钝性腹腔创伤中最常见的固体器官之一。来自多相CT的自动分割系统的开发用于脾血管损伤的脾血管损伤，可以增强严重程度，以改善临床决策支持和结果预测。然而，由于以下原因，脾血管损伤的准确细分是具有挑战性的：1）脾血管损伤可以是高度变体的形状，质地，尺寸和整体外观; 2）数据采集是一种复杂和昂贵的程序，需要来自数据科学家和放射科学家的密集努力，这使得大规模的注释数据集难以获取。鉴于这些挑战，我们在此设计了一种用于多相脾血管损伤分割的新框架，尤其是数据有限。一方面，我们建议利用外部数据作为矿井伪脾面罩作为空间关注，被称为外部关注，用于引导脾血管损伤的分割。另一方面，我们开发一个合成相位增强模块，它在生成的对抗网络上构建，通过完全利用不同阶段之间的关系来填充内部数据。通过联合实施外部注意力和填充内部数据表示，我们提出的方法优于其他竞争方法，并且在平均DSC方面大大改善了超过7％的流行Deeplab-V3 +基线，这证实了其有效性。

多发性硬化症（MS）是中枢神经系统的慢性炎症和退行性疾病，其特征在于，白色和灰质的外观与个体患者的神经症状和标志进行地平整相关。磁共振成像（MRI）提供了详细的体内结构信息，允许定量和分类MS病变，其批判性地通知疾病管理。传统上，MS病变在2D MRI切片上手动注释，一个流程效率低，易于观察室内误差。最近，已经提出了自动统计成像分析技术以基于MRI体素强度检测和分段段病变。然而，它们的有效性受到MRI数据采集技术的异质性和MS病变的外观的限制。通过直接从图像学习复杂的病变表现，深度学习技术已经在MS病变分割任务中取得了显着的突破。在这里，我们提供了全面审查最先进的自动统计和深度学习MS分段方法，并讨论当前和未来的临床应用。此外，我们审查了域适应等技术策略，以增强现实世界临床环境中的MS病变分段。

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。

目的：我们对颅颌面（CMF）骨骼进行解剖地标，而无需明确分割它们。为此，我们提出了一种新的简单而有效的深层网络体系结构，称为\ textit {关系推理网络（RRN）}，以准确地学习CMF骨骼中地标之间的本地和全球关系；具体而言，下颌骨，上颌和鼻骨。方法：拟议的RRN以端到端的方式工作，利用基于密集块单元的地标的学习关系。对于给定的少数地标作为输入，RRN将地标的过程类似于数据推出问题，而数据插图问题被认为缺少了预测的地标。结果：我们将RRN应用于从250名患者获得的锥束计算机断层扫描扫描。使用4倍的交叉验证技术，我们获得了平均均方根误差，每个地标小于2 mm。我们提出的RRN揭示了地标之间的独特关系，这些关系帮助我们推断了关于地标的信息的几个\ textit {推理}。所提出的系统即使骨骼中存在严重的病理或变形，也可以准确地识别缺失的地标性位置。结论：准确识别解剖标志是CMF手术的变形分析和手术计划的关键步骤。实现这一目标而无需明确的骨骼分割解决了基于分割方法的主要局限性，在这种方法中，分割失败（在具有严重病理或变形的骨骼中通常情况下）很容易导致地标不正确。据我们所知，这是使用深度学习发现对象的解剖学关系的第一种此类算法。

Diabetic Retinopathy (DR) is a leading cause of vision loss in the world, and early DR detection is necessary to prevent vision loss and support an appropriate treatment. In this work, we leverage interactive machine learning and introduce a joint learning framework, termed DRG-Net, to effectively learn both disease grading and multi-lesion segmentation. Our DRG-Net consists of two modules: (i) DRG-AI-System to classify DR Grading, localize lesion areas, and provide visual explanations; (ii) DRG-Expert-Interaction to receive feedback from user-expert and improve the DRG-AI-System. To deal with sparse data, we utilize transfer learning mechanisms to extract invariant feature representations by using Wasserstein distance and adversarial learning-based entropy minimization. Besides, we propose a novel attention strategy at both low- and high-level features to automatically select the most significant lesion information and provide explainable properties. In terms of human interaction, we further develop DRG-Net as a tool that enables expert users to correct the system's predictions, which may then be used to update the system as a whole. Moreover, thanks to the attention mechanism and loss functions constraint between lesion features and classification features, our approach can be robust given a certain level of noise in the feedback of users. We have benchmarked DRG-Net on the two largest DR datasets, i.e., IDRID and FGADR, and compared it to various state-of-the-art deep learning networks. In addition to outperforming other SOTA approaches, DRG-Net is effectively updated using user feedback, even in a weakly-supervised manner.

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.

迄今为止，迄今为止，众所周知，对广泛的互补临床相关任务进行了全面比较了医学图像登记方法。这限制了采用研究进展，以防止竞争方法的公平基准。在过去五年内已经探讨了许多新的学习方法，但优化，建筑或度量战略的问题非常适合仍然是开放的。 Learn2reg涵盖了广泛的解剖学：脑，腹部和胸部，方式：超声波，CT，MRI，群体：患者内部和患者内部和监督水平。我们为3D注册的培训和验证建立了较低的入境障碍，这帮助我们从20多个独特的团队中汇编了65多个单独的方法提交的结果。我们的互补度量集，包括稳健性，准确性，合理性和速度，使得能够独特地位了解当前的医学图像登记现状。进一步分析监督问题的转移性，偏见和重要性，主要是基于深度学习的方法的优越性，并将新的研究方向开放到利用GPU加速的常规优化的混合方法。

深度学习模型在机器人技术中的有用性在很大程度上取决于培训数据的可用性。培训数据的手动注释通常是不可行的。合成数据是可行的替代方法，但遭受了域间隙。我们提出了一种多步方法，以获取训练数据而无需手动注释：从3D对象网格中，我们使用现代合成管道生成图像。我们利用一种最先进的图像到图像翻译方法来使合成图像适应真实域，以学习的方式最大程度地减少域间隙。翻译网络是从未配对的图像中训练的，即仅需要未经通知的真实图像集合。然后，生成和精致的图像可用于训练深度学习模型以完成特定任务。我们还建议并评估翻译方法的扩展，以进一步提高性能，例如基于补丁的训练，从而缩短了训练时间并增加了全球一致性。我们评估我们的方法并证明其在两个机器人数据集上的有效性。我们终于深入了解了博学的改进操作。