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。

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。

每年都会在医院中获得数百万个大脑MRI扫描，这比任何研究数据集的规模都要大得多。因此，分析此类扫描的能力可以改变神经成像研究。然而，由于没有自动化算法可以应对临床采集的高度可变性（MR对比度，分辨率，方向等），因此它们的潜力仍未开发。在这里，我们提出了Synthseg+，这是一个AI分割套件，首次可以对异质临床数据集进行强有力的分析。具体而言，除了全脑分割外，SynthSeg+还执行皮质细胞，颅内体积估计和自动检测故障分割（主要是由质量非常低的扫描引起的）。我们在七个实验中证明了合成++，包括对14,000张扫描的老化研究，在该研究中，它准确地复制了在质量更高的数据上观察到的萎缩模式。 Synthseg+公开发布是一种现成的工具，可在广泛设置中解锁定量形态计量学的潜力。

We present VoxelMorph, a fast learning-based framework for deformable, pairwise medical image registration. Traditional registration methods optimize an objective function for each pair of images, which can be time-consuming for large datasets or rich deformation models. In contrast to this approach, and building on recent learning-based methods, we formulate registration as a function that maps an input image pair to a deformation field that aligns these images. We parameterize the function via a convolutional neural network (CNN), and optimize the parameters of the neural network on a set of images. Given a new pair of scans, VoxelMorph rapidly computes a deformation field by directly evaluating the function. In this work, we explore two different training strategies. In the first (unsupervised) setting, we train the model to maximize standard image matching objective functions that are based on the image intensities. In the second setting, we leverage auxiliary segmentations available in the training data. We demonstrate that the unsupervised model's accuracy is comparable to state-of-the-art methods, while operating orders of magnitude faster. We also show that VoxelMorph trained with auxiliary data improves registration accuracy at test time, and evaluate the effect of training set size on registration. Our method promises to speed up medical image analysis and processing pipelines, while facilitating novel directions in learning-based registration and its applications. Our code is freely available at http://voxelmorph.csail.mit.edu.

临床实践中使用的医学图像是异质的，与学术研究中研究的扫描质量不同。在解剖学，伪影或成像参数不寻常或方案不同的极端情况下，预处理会分解。最需要对这些变化的方法可靠。提出了一种新颖的深度学习方法，以将人脑快速分割为132个区域。提出的模型使用有效的U-NET型网络，并从不同视图和分层关系的交点上受益，以在端到端训练期间融合正交2D平面和脑标签。部署了弱监督的学习，以利用部分标记的数据来进行整个大脑分割和颅内体积（ICV）的估计。此外，数据增强用于通过生成具有较高的脑扫描的磁共振成像（MRI）数据来扩展模型训练，同时保持数据隐私。提出的方法可以应用于脑MRI数据，包括头骨或任何其他工件，而无需预处理图像或性能下降。与最新的一些实验相比，使用了不同的Atlases的几项实验，以评估受过训练模型的分割性能，并且与不同内部和不同内部和不同内部方法的现有方法相比，结果显示了较高的分割精度和鲁棒性。间域数据集。

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。

主要的神经影像学研究推动了1.0 mm以下的3T MRI采集分辨率，以改善结构定义和形态学。然而，只有很少的时间 - 密集的自动化图像分析管道已被验证为高分辨率（雇用）设置。另一方面，有效的深度学习方法很少支持多个固定分辨率（通常1.0 mm）。此外，缺乏标准的杂交数据分辨率以及具有足够覆盖的扫描仪，年龄，疾病或遗传方差的多样化数据的有限可用性会带来额外的，未解决的挑战培训网络。将分辨率独立于基于深度学习的分割，即在一系列不同的体素大小上以其本地分辨率进行分辨率的能力，承诺克服这些挑战，但目前没有这种方法。我们现在通过向决议独立的分割任务（VINN）引入VINOSEIZED独立的神经网络（VINN）来填补这个差距，并呈现FastSurfervinn，（i）建立并实施决议独立，以获得深度学习作为同时支持0.7-1.0 mm的第一种方法分割，（ii）显着优于跨决议的最先进方法，（iii）减轻雇用数据集中存在的数据不平衡问题。总体而言，内部分辨率 - 独立性相互益处雇用和1.0 mm MRI分割。通过我们严格验证的FastSurfervinn，我们将为不同的神经视线镜分析分发一个快速工具。此外，VINN架构表示更广泛应用的有效分辨率的分段方法

可变形的图像注册对于许多医学图像分析是基础。准确图像注册的关键障碍在于图像外观变化，例如纹理，强度和噪声的变化。这些变化在医学图像中很明显，尤其是在经常使用注册的大脑图像中。最近，使用深神经网络的基于深度学习的注册方法（DLR）显示了计算效率，比基于传统优化的注册方法（ORS）快几个数量级。 DLR依靠一个全球优化的网络，该网络经过一组培训样本训练以实现更快的注册。但是，DLR倾向于无视ORS固有的目标对特异性优化，因此已经降低了对测试样品变化的适应性。这种限制对于注册出现较大的医学图像的限制是严重的，尤其是因为很少有现有的DLR明确考虑了外观的变化。在这项研究中，我们提出了一个外观调整网络（AAN），以增强DLR对外观变化的适应性。当我们集成到DLR中时，我们的AAN提供了外观转换，以减少注册过程中的外观变化。此外，我们提出了一个由解剖结构约束的损失函数，通过该函数，我们的AAN产生了解剖结构的转化。我们的AAN被目的设计为容易插入广泛的DLR中，并且可以以无监督和端到端的方式进行合作培训。我们用三个最先进的DLR评估了3D脑磁共振成像（MRI）的三个公共数据集（MRI）。结果表明，我们的AAN始终提高了现有的DLR，并且在注册精度上优于最先进的OR，同时向现有DLR增加了分数计算负载。

Brain extraction and registration are important preprocessing steps in neuroimaging data analysis, where the goal is to extract the brain regions from MRI scans (i.e., extraction step) and align them with a target brain image (i.e., registration step). Conventional research mainly focuses on developing methods for the extraction and registration tasks separately under supervised settings. The performance of these methods highly depends on the amount of training samples and visual inspections performed by experts for error correction. However, in many medical studies, collecting voxel-level labels and conducting manual quality control in high-dimensional neuroimages (e.g., 3D MRI) are very expensive and time-consuming. Moreover, brain extraction and registration are highly related tasks in neuroimaging data and should be solved collectively. In this paper, we study the problem of unsupervised collective extraction and registration in neuroimaging data. We propose a unified end-to-end framework, called ERNet (Extraction-Registration Network), to jointly optimize the extraction and registration tasks, allowing feedback between them. Specifically, we use a pair of multi-stage extraction and registration modules to learn the extraction mask and transformation, where the extraction network improves the extraction accuracy incrementally and the registration network successively warps the extracted image until it is well-aligned with the target image. Experiment results on real-world datasets show that our proposed method can effectively improve the performance on extraction and registration tasks in neuroimaging data. Our code and data can be found at https://github.com/ERNetERNet/ERNet

Clinical diagnostic and treatment decisions rely upon the integration of patient-specific data with clinical reasoning. Cancer presents a unique context that influence treatment decisions, given its diverse forms of disease evolution. Biomedical imaging allows noninvasive assessment of disease based on visual evaluations leading to better clinical outcome prediction and therapeutic planning. Early methods of brain cancer characterization predominantly relied upon statistical modeling of neuroimaging data. Driven by the breakthroughs in computer vision, deep learning became the de facto standard in the domain of medical imaging. Integrated statistical and deep learning methods have recently emerged as a new direction in the automation of the medical practice unifying multi-disciplinary knowledge in medicine, statistics, and artificial intelligence. In this study, we critically review major statistical and deep learning models and their applications in brain imaging research with a focus on MRI-based brain tumor segmentation. The results do highlight that model-driven classical statistics and data-driven deep learning is a potent combination for developing automated systems in clinical oncology.

血氧水平依赖性（BOLD）用母体高氧可以评估胎盘内的氧运输，并已成为研究胎盘功能的有前途的工具。测量信号随着时间的变化需要在时间序列的每个体积中分割胎盘。由于大胆的时间序列中的数量大量，现有研究依靠注册将所有卷映射到手动分段模板。由于胎盘由于胎儿运动，母体运动和收缩而导致大变形，因此这种方法通常会导致大量废弃体积，而注册方法失败。在这项工作中，我们提出了一个基于U-NET神经网络体系结构的机器学习模型，以自动以粗体MRI分割胎盘，并将其应用于时间序列中的每个卷。我们使用边界加权损失函数来准确捕获胎盘形状。我们的模型经过训练和测试，并在91位包含健康胎儿的受试者，胎儿生长限制的胎儿以及BMI高的母亲中进行了测试。当与地面真实标签匹配时，我们的骰子得分为0.83 +/- 0.04，并且我们的模型在粗体时间序列中可靠地分割量氧和高氧点的量。我们的代码和训练有素的模型可在https://github.com/mabulnaga/automatic-placenta-mentegation上获得。

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。

医学图像分割的深度学习模型可能会出乎意料地且出乎意料地失败，而与训练图像相比，在不同中心获得的病理案例和图像，标签错误违反了专家知识。此类错误破坏了对医学图像细分的深度学习模型的可信赖性。检测和纠正此类故障的机制对于将该技术安全地转化为诊所至关重要，并且可能是对未来人工智能法规（AI）的要求。在这项工作中，我们提出了一个值得信赖的AI理论框架和一个实用系统，该系统可以使用后备方法和基于Dempster-Shafer理论的失败机制增强任何骨干AI系统。我们的方法依赖于可信赖的AI的可行定义。我们的方法会自动放弃由骨干AI预测的体素级标签，该标签违反了专家知识，并依赖于这些体素的后备。我们证明了拟议的值得信赖的AI方法在最大的报告的胎儿MRI的注释数据集中，由13个中心的540个手动注释的胎儿脑3D T2W MRI组成。我们值得信赖的AI方法改善了在各个中心获得的胎儿脑MRI和各种脑异常的胎儿的最先进的主链AI的鲁棒性。

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。

State-of-the-art brain tumor segmentation is based on deep learning models applied to multi-modal MRIs. Currently, these models are trained on images after a preprocessing stage that involves registration, interpolation, brain extraction (BE, also known as skull-stripping) and manual correction by an expert. However, for clinical practice, this last step is tedious and time-consuming and, therefore, not always feasible, resulting in skull-stripping faults that can negatively impact the tumor segmentation quality. Still, the extent of this impact has never been measured for any of the many different BE methods available. In this work, we propose an automatic brain tumor segmentation pipeline and evaluate its performance with multiple BE methods. Our experiments show that the choice of a BE method can compromise up to 15.7% of the tumor segmentation performance. Moreover, we propose training and testing tumor segmentation models on non-skull-stripped images, effectively discarding the BE step from the pipeline. Our results show that this approach leads to a competitive performance at a fraction of the time. We conclude that, in contrast to the current paradigm, training tumor segmentation models on non-skull-stripped images can be the best option when high performance in clinical practice is desired.

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。

生成的对抗网络（GAN）是在众多领域成功使用的一种强大的深度学习模型。它们属于一个称为生成方法的更广泛的家族，该家族通过从真实示例中学习样本分布来生成新数据。在临床背景下，与传统的生成方法相比，GAN在捕获空间复杂，非线性和潜在微妙的疾病作用方面表现出增强的能力。这篇综述评估了有关gan在各种神经系统疾病的成像研究中的应用的现有文献，包括阿尔茨海默氏病，脑肿瘤，脑老化和多发性硬化症。我们为每个应用程序提供了各种GAN方法的直观解释，并进一步讨论了在神经影像学中利用gans的主要挑战，开放问题以及有希望的未来方向。我们旨在通过强调如何利用gan来支持临床决策，并有助于更好地理解脑部疾病的结构和功能模式，从而弥合先进的深度学习方法和神经病学研究之间的差距。

Skull Stripping is a requisite preliminary step in most diagnostic neuroimaging applications. Manual Skull Stripping methods define the gold standard for the domain but are time-consuming and challenging to integrate into pro-cessing pipelines with a high number of data samples. Automated methods are an active area of research for head MRI segmentation, especially deep learning methods such as U-Net architecture implementations. This study compares Vanilla, Residual, and Dense 2D U-Net architectures for Skull Stripping. The Dense 2D U-Net architecture outperforms the Vanilla and Residual counterparts by achieving an accuracy of 99.75% on a test dataset. It is observed that dense interconnections in a U-Net encourage feature reuse across layers of the architecture and allow for shallower models with the strengths of a deeper network.

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。

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。