在这项工作中，我们着重于（全身）CT图像中多个解剖结构的自动分割。此任务存在许多分割算法。但是，在大多数情况下，它们遇到了3个问题：1。它们难以使用（代码和数据不公开或难以使用）。 2.它们不概括（通常将训练数据集策划为仅包含非常干净的图像，而这些图像不会反映在临床常规过程中发现的图像分布），3。算法只能分段一个解剖结构。对于更多结构，必须使用几种算法，以增加设置系统所需的精力。在这项工作中，我们发布了一个新的数据集和分割工具包，该工具包解决了所有这三个问题：在1204个CT图像中，我们对104个解剖结构（27个器官，59个骨头，10个肌肉，10次肌肉，8艘船）涵盖了大多数相关类别的大部分使用类别案例。我们展示了改进的工作流程，以创建地面真理分段，从而使过程加快了10倍以上。 CT图像是从临床常规中随机采样的，因此代表了一个现实世界数据集，该数据集将其推广到临床应用。该数据集包含各种不同的病理，扫描仪，序列和位点。最后，我们在此新数据集上训练一种细分算法。我们称此算法总节度器，并使其轻松作为验证的Python PIP软件包（PIP安装总节目器）。用法与TotalSmentemator -I CT.NII.GZ -O SEG一样简单，对于大多数CT图像，它都可以很好地工作。该代码可在https://github.com/wasserth/totalsegnsementator和数据集上获得，请访问https://doi.org/10.5281/zenodo.6802613。

背景：基于学习的深度颈部淋巴结水平（HN_LNL）自动纤维与放射疗法研究和临床治疗计划具有很高的相关性，但在学术文献中仍被研究过。方法：使用35个规划CTS的专家划分的队列用于培训NNU-NEN 3D FULLES/2D-ENEBLEN模型，用于自动分片20不同的HN_LNL。验证是在独立的测试集（n = 20）中进行的。在一项完全盲目的评估中，3位临床专家在与专家创建的轮廓的正面比较中对深度学习自动分类的质量进行了评价。对于10个病例的亚组，将观察者内的变异性与深度学习自动分量性能进行了比较。研究了Autocontour与CT片平面方向的一致性对几何精度和专家评级的影响。结果：与专家创建的轮廓相比，对CT SLICE平面调整的深度学习分割的平均盲目专家评级明显好得多（81.0 vs. 79.6，p <0.001），但没有切片平面的深度学习段的评分明显差。专家创建的轮廓（77.2 vs. 79.6，p <0.001）。深度学习分割的几何准确性与观察者内变异性（平均骰子，0.78 vs. 0.77，p = 0.064）的几何准确性无关，并且在提高水平之间的准确性方面差异（p <0.001）。与CT切片平面方向一致性的临床意义未由几何精度指标（骰子，0.78 vs. 0.78 vs. 0.78，p = 0.572）结论：我们表明可以将NNU-NENE-NET 3D-FULLRES/2D-ENEMELBEND用于HN_LNL高度准确的自动限制仅使用有限的培训数据集，该数据集非常适合在研究环境中在HN_LNL的大规模标准化自动限制。几何准确度指标只是盲人专家评级的不完善的替代品。

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。

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。

CT图像中的椎骨定位，分割和识别是众多临床应用的关键。尽管近年来，深度学习策略已为该领域带来了重大改进，但由于其在培训数据集中的代表性不佳，过渡性和病理椎骨仍在困扰大多数现有方法。另外，提出的基于非学习的方法可以利用先验知识来处理这种特定情况。在这项工作中，我们建议将这两种策略结合起来。为此，我们引入了一个迭代循环，在该循环中，单个椎骨被递归地定位，分割和使用深网鉴定，而使用统计先验则实施解剖一致性。在此策略中，通过在图形模型中编码其配置来处理过渡性椎骨识别，该模型将局部深网预测汇总为解剖上一致的最终结果。我们的方法在Verse20挑战基准上取得了最新的结果，并且优于过渡性椎骨的所有方法以及对Verse19挑战基准的概括。此外，我们的方法可以检测和报告不满足解剖学一致性先验的不一致的脊柱区域。我们的代码和模型公开用于研究目的。

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

Segmentation of lung tissue in computed tomography (CT) images is a precursor to most pulmonary image analysis applications. Semantic segmentation methods using deep learning have exhibited top-tier performance in recent years. This paper presents a fully automatic method for identifying the lungs in three-dimensional (3D) pulmonary CT images, which we call it Lung-Net. We conjectured that a significant deeper network with inceptionV3 units can achieve a better feature representation of lung CT images without increasing the model complexity in terms of the number of trainable parameters. The method has three main advantages. First, a U-Net architecture with InceptionV3 blocks is developed to resolve the problem of performance degradation and parameter overload. Then, using information from consecutive slices, a new data structure is created to increase generalization potential, allowing more discriminating features to be extracted by making data representation as efficient as possible. Finally, the robustness of the proposed segmentation framework was quantitatively assessed using one public database to train and test the model (LUNA16) and two public databases (ISBI VESSEL12 challenge and CRPF dataset) only for testing the model; each database consists of 700, 23, and 40 CT images, respectively, that were acquired with a different scanner and protocol. Based on the experimental results, the proposed method achieved competitive results over the existing techniques with Dice coefficient of 99.7, 99.1, and 98.8 for LUNA16, VESSEL12, and CRPF datasets, respectively. For segmenting lung tissue in CT images, the proposed model is efficient in terms of time and parameters and outperforms other state-of-the-art methods. Additionally, this model is publicly accessible via a graphical user interface.

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。

病变分割是放射线工作流程的关键步骤。手动分割需要长时间的执行时间，并且容易发生可变性，从而损害了放射线研究及其鲁棒性的实现。在这项研究中，对非小细胞肺癌患者的计算机断层扫描图像进行了深入学习的自动分割方法。还评估了手动与自动分割在生存放射模型的性能中的使用。方法总共包括899名NSCLC患者（2个专有：A和B，1个公共数据集：C）。肺部病变的自动分割是通过训练先前开发的建筑NNU-NET进行的，包括2D，3D和级联方法。用骰子系数评估自动分割的质量，以手动轮廓为参考。通过从数据集A的手动和自动轮廓中提取放射性的手工制作和深度学习特征来探索自动分割对患者生存的放射素模型对患者生存的性能的影响。评估并比较模型的精度。结果通过平均2D和3D模型的预测以及应用后处理技术来提取最大连接的组件，可以实现具有骰子= 0.78 +（0.12）的自动和手动轮廓之间的最佳一致性。当使用手动或自动轮廓，手工制作或深度特征时，在生存模型的表现中未观察到统计差异。最好的分类器显示出0.65至0.78之间的精度。结论NNU-NET在自动分割肺部病变中的有希望的作用已得到证实，从而大大降低了时必的医生的工作量，而不会损害基于放射线学的生存预测模型的准确性。

Delineation of the left ventricular cavity, myocardium and right ventricle from cardiac magnetic resonance images (multi-slice 2D cine MRI) is a common clinical task to establish diagnosis. The automation of the corresponding tasks has thus been the subject of intense research over the past decades. In this paper, we introduce the "Automatic Cardiac Diagnosis Challenge" dataset (ACDC), the largest publicly-available and fully-annotated dataset for the purpose of Cardiac MRI (CMR) assessment. The dataset contains data from 150 multi-equipments CMRI recordings with reference measurements and classification O. Bernard and F. Cervenansky are with the

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。

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。

整个腹部器官分割起着腹部损伤诊断，放射治疗计划的重要作用，并随访。然而，划定肿瘤学家所有腹部器官手工费时且非常昂贵的。近日，深学习型医学图像分割显示，以减少人工划定努力的潜力，但它仍然需要培训的大型精细注释的数据集。虽然在这个任务很多努力，但仍然覆盖整个腹部区域与整个腹腔脏器分割准确和详细的注解几个大的图像数据集。在这项工作中，我们建立了一个大型的\ textit【W】孔腹部\ textit {} OR甘斯\ textit {d} ataset（\ {textit WORD}）的算法研究和临床应用的发展。此数据集包含150个腹部CT体积（30495片），并且每个卷具有16个机关用细像素级注释和涂鸦基于稀疏注释，这可能是与整个腹部器官注释最大数据集。状态的最先进的几个分割方法是在该数据集进行评估。而且，我们还邀请了临床肿瘤学家修改模型预测测量深度学习方法和真实的肿瘤学家之间的差距。我们进一步介绍和评价这一数据集一个新的基于涂鸦，弱监督分割。该工作腹部多器官分割任务提供了新的基准，这些实验可以作为基准对未来的研究和临床应用的发展。 https://github.com/HiLab-git/WORD：代码库和数据集将被释放

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。

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。

准确的几何表示对于开发有限元模型至关重要。尽管通常只有很少的数据在准确细分精美特征，例如缝隙和薄结构方面，虽然只有很少的数据就有良好的深度学习分割方法。随后，分段的几何形状需要劳动密集型手动修改，以达到可用于模拟目的的质量。我们提出了一种使用转移学习来重复使用分段差的数据集的策略，并结合了交互式学习步骤，其中数据对数据进行微调导致解剖上精确的分割适合模拟。我们使用改良的多平台UNET，该UNET使用下髋关节分段和专用损耗函数进行预训练，以学习间隙区域和后处理，以纠正由于旋转不变性而在对称类别上的微小不准确性。我们证明了这种可靠但概念上简单的方法，采用了临床验证的髋关节扫描扫描的临床验证结果。代码和结果3D模型可在以下网址提供：\ url {https://github.com/miccai2022-155/autoseg}

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。

目的：单个骨骼的本地化和细分是许多计划和导航应用程序中重要的预处理步骤。但是，如果手动完成，这是一项耗时和重复的任务。这不仅对于临床实践，而且对于获取培训数据都是正确的。因此，我们不仅提出了一种端到端学习的算法，该算法能够在上身CT中分割125个不同的骨骼，而且还提供了基于合奏的不确定性度量，有助于单张扫描以扩大训练数据集。方法我们使用受3D-UNET和完全监督培训启发的神经网络体系结构创建全自动的端到端学习细分。使用合奏和推理时间扩展改进结果。我们研究了合奏 - 不确定性与未标记的扫描的前瞻性用途，这是培训数据集的一部分。结果：我们的方法在16个上体CT扫描的内部数据集上进行评估，每个维度的分辨率为\ si {2} {\ milli \ meter}。考虑到我们标签集中的所有125个骨头，我们最成功的合奏中位数骰子得分系数为0.83。我们发现扫描的集合不确定性与其对扩大训练集中获得的准确性的前瞻性影响之间缺乏相关性。同时，我们表明集成不确定性与初始自动分割后需要手动校正的体素数量相关，从而最大程度地降低了最终确定新的地面真实分段所需的时间。结论：结合结合，集合不确定性低的扫描需要更少的注释时间，同时产生类似的未来DSC改进。因此，它们是扩大从CT扫描的上身不同骨分割的训练集的理想候选者。 }

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。

脑转移经常发生在转移性癌症的患者中。早期和准确地检测脑转移对于放射治疗的治疗计划和预后至关重要。为了提高深入学习的脑转移检测性能，提出了一种称为体积级灵敏度特异性（VSS）的定制检测损失，该损失是单个转移检测灵敏度和（子）体积水平的特异性。作为敏感性和精度始终在转移水平中始终是折射率，可以通过调节VSS损耗中的重量而无需骰子分数系数进行分段转移来实现高精度或高精度。为了减少被检测为假阳性转移的转移样结构，提出了一种时间的现有量作为神经网络的额外输入。我们提出的VSS损失提高了脑转移检测的敏感性，将灵敏度提高了86.7％至95.5％。或者，它将精度提高了68.8％至97.8％。随着额外的时间现有量，在高灵敏度模型中，约45％的假阳性转移减少，高特异性模型的精度达到99.6％。所有转移的平均骰子系数约为0.81。随着高灵敏度和高特异性模型的集合，平均每位患者的1.5个假阳性转移需要进一步检查，而大多数真正的阳性转移确认。该集合学习能够区分从需要特殊专家审查或进一步跟进的转移候选人的高信心真正的阳性转移，特别适合实际临床实践中专家支持的要求。