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。

从不同扫描仪/部位的有丝分裂数字的检测仍然是研究的重要主题，这是由于其潜力协助临床医生进行肿瘤分级。有丝分裂结构域的概括（MIDOG）2022挑战旨在测试从多种扫描仪和该任务的多种扫描仪和组织类型中看不见数据的检测模型的鲁棒性。我们提供了TIA中心团队采用的方法来应对这一挑战的简短摘要。我们的方法基于混合检测模型，在该模型中，在该模型中进行了有丝分裂候选者，然后被深度学习分类器精炼。在训练图像上的交叉验证在初步测试集上达到了0.816和0.784的F1得分，这证明了我们模型可以从新扫描仪中看不见的数据的普遍性。

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。

乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤，每年负责超过50万人死亡。因此，早期和准确的诊断至关重要。人类专业知识是诊断和正确分类乳腺癌并定义适当的治疗，这取决于评价不同生物标志物如跨膜蛋白受体HER2的表达。该评估需要几个步骤，包括免疫组织化学或原位杂交等特殊技术，以评估HER2状态。通过降低诊断中的步骤和人类偏差的次数的目标，赫洛挑战是组织的，作为第16届欧洲数字病理大会的并行事件，旨在自动化仅基于苏木精和曙红染色的HER2地位的评估侵袭性乳腺癌的组织样本。评估HER2状态的方法是在全球21个团队中提出的，并通过一些提议的方法实现了潜在的观点，以推进最先进的。

计算机断层扫描（CTA）图像上的三维（3D）肾脏解析具有极大的临床意义。肾脏，肾肿瘤，肾静脉和肾动脉的自动分割在基于手术的肾癌治疗方面受益匪浅。在本文中，我们提出了一个新的NNHRA-UNET网络，并使用一个基于它的多阶段框架来细分肾脏的多结构并参加KIPA2022挑战。

头颈肿瘤分割挑战（Hecktor）2022为研究人员提供了一个平台，可以将其解决方案与3D CT和PET图像的肿瘤和淋巴结分割。在这项工作中，我们描述了针对Hecktor 2022分割任务的解决方案。我们将所有图像重新样本为共同的分辨率，在头颈部和颈部区域周围的作物，并从Monai训练Segresnet语义分割网络。我们使用5倍的交叉验证来选择最佳模型检查点。最终提交是3次运行中的15个型号的合奏。我们的解决方案（NVAUTO团队名称）以0.78802的汇总骰子得分在Hecktor22挑战排行榜上获得第一名。

Glioblastomas是最具侵略性的快速生长的主要脑癌，起源于大脑的胶质细胞。准确鉴定恶性脑肿瘤及其子区域仍然是医学图像分割中最具挑战性问题之一。脑肿瘤分割挑战（Brats）是自动脑胶质细胞瘤分割算法的流行基准，自于其启动。在今年的挑战中，Brats 2021提供了2,000名术前患者的最大多参数（MPMRI）数据集。在本文中，我们提出了两个深度学习框架的新聚合，即在术前MPMRI中的自动胶质母细胞瘤识别的Deepseg和NNU-Net。我们的集合方法获得了92.00,87.33和84.10和Hausdorff距离为3.81,8.91和16.02的骰子相似度分数，用于增强肿瘤，肿瘤核心和全肿瘤区域，单独进行。这些实验结果提供了证据表明它可以在临床上容易地应用，从而助攻脑癌预后，治疗计划和治疗反应监测。

Brain tumor imaging has been part of the clinical routine for many years to perform non-invasive detection and grading of tumors. Tumor segmentation is a crucial step for managing primary brain tumors because it allows a volumetric analysis to have a longitudinal follow-up of tumor growth or shrinkage to monitor disease progression and therapy response. In addition, it facilitates further quantitative analysis such as radiomics. Deep learning models, in particular CNNs, have been a methodology of choice in many applications of medical image analysis including brain tumor segmentation. In this study, we investigated the main design aspects of CNN models for the specific task of MRI-based brain tumor segmentation. Two commonly used CNN architectures (i.e. DeepMedic and U-Net) were used to evaluate the impact of the essential parameters such as learning rate, batch size, loss function, and optimizer. The performance of CNN models using different configurations was assessed with the BraTS 2018 dataset to determine the most performant model. Then, the generalization ability of the model was assessed using our in-house dataset. For all experiments, U-Net achieved a higher DSC compared to the DeepMedic. However, the difference was only statistically significant for whole tumor segmentation using FLAIR sequence data and tumor core segmentation using T1w sequence data. Adam and SGD both with the initial learning rate set to 0.001 provided the highest segmentation DSC when training the CNN model using U-Net and DeepMedic architectures, respectively. No significant difference was observed when using different normalization approaches. In terms of loss functions, a weighted combination of soft Dice and cross-entropy loss with the weighting term set to 0.5 resulted in an improved segmentation performance and training stability for both DeepMedic and U-Net models.

前列腺癌是全世界男性癌症第二大的癌症和第六主要原因。专家在诊断前列腺癌期间面临的主要问题是含有肿瘤组织的感兴趣区域（ROI）的定位。目前，在大多数情况下，该ROI的分割是由专家医生手动进行的，但是该程序受到某些患者的检测率低（约27-44％）或过度诊断的困扰。因此，几项研究工作解决了从磁共振图像中自动分割和提取ROI特征的挑战，因为此过程可以极大地促进许多诊断和治疗应用。然而，缺乏明确的前列腺边界，前列腺组织固有的异质性以及多种前列腺形状的多样性使这一过程非常难以自动化。在这项工作中，通过获得的MRI图像数据集对六个深度学习模型进行了培训和分析。来自Dijon中心的医院和Catalunya大学。我们使用分类跨环膜损失函数进行了多种深度学习模型（即U-NET，注意U-NET，密度密度，R2U-NET和R2U-NET）的比较。使用通常用于图像分割的三个指标进行分析：骰子分数，JACCARD索引和均方误差。为我们提供最佳结果分割的模型是R2U-NET，骰子，Jaccard和平均平方误差分别达到0.869、0.782和0.00013。

对使用基于深度学习的方法来实现正电子发射断层扫描（PET CT）扫描中的病变的完全自动分割的研究兴趣越来越多，以实现各种癌症的预后。医学图像细分的最新进展表明，NNUNET对于各种任务是可行的。但是，PET图像中的病变分割并不直接，因为病变和生理摄取具有相似的分布模式。它们的区别需要CT图像中的额外结构信息。本文引入了一种基于NNUNET的病变分割任务的方法。提出的模型是根据关节2D和3D NNUNET结构设计的，以预测整个身体的病变。它允许对潜在病变的自动分割。我们在AUTOPET挑战的背景下评估了所提出的方法，该方法衡量了骰子评分指标，假阳性体积和假阴性体积的病变分割性能。

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。

Automatic segmentation is essential for the brain tumor diagnosis, disease prognosis, and follow-up therapy of patients with gliomas. Still, accurate detection of gliomas and their sub-regions in multimodal MRI is very challenging due to the variety of scanners and imaging protocols. Over the last years, the BraTS Challenge has provided a large number of multi-institutional MRI scans as a benchmark for glioma segmentation algorithms. This paper describes our contribution to the BraTS 2022 Continuous Evaluation challenge. We propose a new ensemble of multiple deep learning frameworks namely, DeepSeg, nnU-Net, and DeepSCAN for automatic glioma boundaries detection in pre-operative MRI. It is worth noting that our ensemble models took first place in the final evaluation on the BraTS testing dataset with Dice scores of 0.9294, 0.8788, and 0.8803, and Hausdorf distance of 5.23, 13.54, and 12.05, for the whole tumor, tumor core, and enhancing tumor, respectively. Furthermore, the proposed ensemble method ranked first in the final ranking on another unseen test dataset, namely Sub-Saharan Africa dataset, achieving mean Dice scores of 0.9737, 0.9593, and 0.9022, and HD95 of 2.66, 1.72, 3.32 for the whole tumor, tumor core, and enhancing tumor, respectively. The docker image for the winning submission is publicly available at (https://hub.docker.com/r/razeineldin/camed22).

由于形态的相似性，皮肤肿瘤的组织学切片分化为个体亚型可能具有挑战性。最近，基于深度学习的方法证明了它们在这方面支持病理学家的潜力。但是，这些监督算法中的许多都需要大量的注释数据才能进行稳健开发。我们提供了一个公开可用的数据集，该数据集是七个不同的犬皮肤肿瘤的350张全滑图像，其中有13种组织学类别的12,424个多边形注释，包括7种皮肤肿瘤亚型。在评估者间实验中，我们显示了提供的标签的高稠度，尤其是对于肿瘤注释。我们通过训练深层神经网络来进一步验证数据集，以完成组织分割和肿瘤亚型分类的任务。我们的肿瘤尤其是0.7047的类平均Jaccard系数为0.7047，尤其是0.9044。对于分类，我们达到了0.9857的幻灯片级准确性。由于犬皮肤肿瘤对人肿瘤具有各种组织学同源性，因此该数据集的附加值不限于兽医病理学，而是扩展到更一般的应用领域。

肺癌是世界大多数国家的死亡原因。由于提示肿瘤的诊断可以允许肿瘤学家辨别他们的性质，类型和治疗方式，CT扫描图像的肿瘤检测和分割是全球的关键研究领域。本文通过在Lotus DataSet上应用二维离散小波变换（DWT）来接近肺肿瘤分割，以进行更细致的纹理分析，同时将来自相邻CT切片的信息集成到馈送到深度监督的多路仓模型之前。在训练网络的同时，学习速率，衰减和优化算法的变化导致了不同的骰子共同效率，其详细统计数据已经包含在本文中。我们还讨论了此数据集中的挑战以及我们选择如何克服它们。本质上，本研究旨在通过试验多个适当的网络来最大化从二维CT扫描切片预测肿瘤区域的成功率，导致骰子共同效率为0.8472。

不工会是骨科诊所面临的针对技术困难和高成本拍摄骨间毛细血管面临的挑战之一。细分容器和填充毛细血管对于理解毛细血管生长遇到的障碍至关重要。但是，现有用于血管分割的数据集主要集中在人体的大血管上，缺乏标记的毛细管图像数据集极大地限制了血管分割和毛细血管填充的方法论开发和应用。在这里，我们提出了一个名为IFCIS-155的基准数据集，由155个2D毛细管图像组成，该图像具有分割边界和由生物医学专家注释的血管填充物，以及19个大型高分辨率3D 3D毛细管图像。为了获得更好的骨间毛细血管图像，我们利用最先进的免疫荧光成像技术来突出骨间毛细血管的丰富血管形态。我们进行全面的实验，以验证数据集和基准测试深度学习模型的有效性（\ eg UNET/UNET ++和修改后的UNET/UNET ++）。我们的工作提供了一个基准数据集，用于培训毛细管图像细分的深度学习模型，并为未来的毛细管研究提供了潜在的工具。 IFCIS-155数据集和代码均可在\ url {https://github.com/ncclabsustech/ifcis-55}上公开获得。

本文提出了第二版的头部和颈部肿瘤（Hecktor）挑战的概述，作为第24届医学图像计算和计算机辅助干预（Miccai）2021的卫星活动。挑战由三个任务组成与患有头颈癌（H＆N）的患者的PET / CT图像的自动分析有关，专注于oropharynx地区。任务1是FDG-PET / CT图像中H＆N主肿瘤肿瘤体积（GTVT）的自动分割。任务2是来自同一FDG-PET / CT的进展自由生存（PFS）的自动预测。最后，任务3与任务2的任务2与参与者提供的地面真理GTVT注释相同。这些数据从六个中心收集，总共325个图像，分为224个培训和101个测试用例。通过103个注册团队和448个结果提交的重要参与，突出了对挑战的兴趣。在第一任务中获得0.7591的骰子相似度系数（DSC），分别在任务2和3中的0.7196和0.6978的一致性指数（C-Index）。在所有任务中，发现这种方法的简单性是确保泛化性能的关键。 PFS预测性能在任务2和3中的比较表明，提供GTVT轮廓对于实现最佳结果，这表明可以使用完全自动方法。这可能避免了对GTVT轮廓的需求，用于可重复和大规模的辐射瘤研究的开头途径，包括千元潜在的受试者。

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.

头部和颈部（H \＆N）肿瘤的分割和患者结果的预测对于患者的疾病诊断和治疗监测至关重要。强大的深度学习模型的当前发展受到缺乏大型多中心，多模态数据的阻碍，质量注释。 Miccai 2021头部和颈部肿瘤（Hecktor）分割和结果预测挑战产生了一种平台，用于比较氟 - 脱氧葡萄糖（FDG）-PET上的初级总体目标体积的分段方法和计算的断层摄影图像和预测H中的无进展生存对于细分任务，我们提出了一种基于编码器 - 解码器架构的新网络，具有完整的和跳过连接，以利用全尺度的低级和高级语义。此外，我们使用条件随机字段作为优化预测分段映射的后处理步骤。我们训练了多个用于肿瘤体积分割的神经网络，并且这些分段被整合在交叉验证中实现了0.75的平均骰子相似度系数，并在挑战测试数据集中实现了0.76。为了预测患者进展免费生存任务，我们提出了一种组合临床，辐射和深层学习特征的Cox比例危害回归。我们的生存预测模型在交叉验证中实现了0.82的一致性指数，并在挑战测试数据集中获得0.62。

肾细胞癌（RCC）是一种常见的癌症，随着临床行为的变化。懒惰的RCC通常是低级的，没有坏死，可以在没有治疗的情况下监测。激进的RCC通常是高级的，如果未及时检测和治疗，可能会导致转移和死亡。虽然大多数肾脏癌在CT扫描中都检测到，但分级是基于侵入性活检或手术的组织学。确定对CT图像的侵略性在临床上很重要，因为它促进了风险分层和治疗计划。这项研究旨在使用机器学习方法来识别与病理学特征相关的放射学特征，以促进评估CT图像而不是组织学上的癌症侵略性。本文提出了一种新型的自动化方法，即按区域（Corrfabr）相关的特征聚集，用于通过利用放射学和相应的不对齐病理学图像之间的相关性来对透明细胞RCC进行分类。 CORRFABR由三个主要步骤组成：（1）特征聚集，其中从放射学和病理图像中提取区域级特征，（2）融合，放射学特征与病理特征相关的放射学特征在区域级别上学习，并且（3）在其中预测的地方学到的相关特征用于仅使用CT作为输入来区分侵略性和顽固的透明细胞RCC。因此，在训练过程中，Corrfabr从放射学和病理学图像中学习，但是在没有病理图像的情况下，Corrfabr将使用CORFABR将侵略性与顽固的透明细胞RCC区分开。 Corrfabr仅比放射学特征改善了分类性能，二进制分类F1分数从0.68（0.04）增加到0.73（0.03）。这证明了将病理疾病特征纳入CT图像上透明细胞RCC侵袭性的分类的潜力。

骨肉瘤是最常见的原发性骨癌，其标准治疗包括术前化疗，然后切除。化学疗法反应用于预测患者的预后和进一步治疗。坏死在切除标本上的组织学幻灯片通常评估了坏死比定义为坏死肿瘤与总体肿瘤之比。已知坏死比> = 90％的患者的预后更好。多个载玻片对坏死比的手动微观综述是半定量性的，并且可能具有观察者间和观察者间的变异性。我们提出了一种基于目标和可再现的深度学习方法，以估计坏死比，并从扫描的苏木精和曙红全幻灯片图像预测结果。我们以3134个WSI的速度收集了103例骨肉瘤病例，以训练我们的深度学习模型，验证坏死比评估并评估结果预测。我们训练了深层多磁化网络，以分割多个组织亚型，包括生存的肿瘤和像素级中的坏死肿瘤，并计算来自多个WSI的病例级坏死比。我们显示了通过分割模型估算的坏死比，高度与由专家手动评估的病理报告中的坏死比高度相关，其中IV级的平均绝对差异（100％），III（> = 90％）和II（> = 50％和<50％和< 90％）坏死反应分别为4.4％，4.5％和17.8％。我们成功地对患者进行了分层，以预测P = 10^-6的总生存率，而P = 0.012的无进展生存率。我们没有可变性的可重现方法使我们能够调整截止阈值，特别是用于模型和数据集的截止阈值，为OS的80％，PFS为60％。我们的研究表明，深度学习可以支持病理学家作为一种客观的工具，可以分析组织学中骨肉瘤，以评估治疗反应并预测患者结果。