组织分割是病理检查的主要主机，而手动描述则过于繁重。为了协助这一耗时和主观的手动步骤，研究人员已经设计了自动在病理图像中分割结构的方法。最近，自动化机器和基于深度学习的方法主导了组织分割研究。但是，大多数基于机器和深度学习的方法都是使用大量培训样本进行监督和开发的，其中PixelWise注释很昂贵，有时无法获得。本文通过将端到端的深层混合模型与有限的指标集成以获取准确的语义组织分割，从而引入了一种新颖的无监督学习范式。该约束旨在在计算优化函数期间集中深层混合模型的组成部分。这样做，可以大大减少当前无监督学习方法中常见的多余或空的班级问题。通过对公共和内部数据集的验证，拟议的深度约束高斯网络在组织细分方面取得了更好的性能（Wilcoxon签名级测试）更好的性能（平均骰子得分分别为0.737和0.735），具有改善与其他现有的无监督分割方法相比。此外，该方法与完全监督的U-NET相比，提出的方法具有相似的性能（P值> 0.05）。

气道分割对于检查，诊断和预后的肺部疾病至关重要，而其手动描述则不当。为了减轻这种耗时且潜在的主观手动程序，研究人员提出了从计算机断层扫描（CT）图像自动分割气道的方法。但是，一些小型气道分支（例如，支气管和终末支气管）显着加剧了通过机器学习模型的自动分割难度。特别是，气道分支中体素值和严重的数据失衡的方差使计算模块容易导致不连续和假阴性预测。注意机制表明了分割复杂结构的能力，而模糊逻辑可以减少特征表示的不确定性。因此，由模糊注意力层给出的深度注意力网络和模糊理论的整合应该是升级的解决方案。本文提出了一种有效的气道分割方法，包括一个新型的模糊注意力神经网络和全面的损失函数，以增强气道分割的空间连续性。深层模糊集由特征图中的一组体素和可学习的高斯成员功能制定。与现有的注意机制不同，所提出的特异性模糊注意力解决了不同渠道中异质特征的问题。此外，提出了一种新的评估指标来评估气道结构的连续性和完整性。该方法的效率已通过在包括精确的09和LIDC数据集在内的开放数据集上进行测试，以及我们的内部Covid-19和纤维化肺病数据集证明了这一建议的效率。

人类生理学中的各种结构遵循特异性形态，通常在非常细的尺度上表达复杂性。这种结构的例子是胸前气道，视网膜血管和肝血管。可以观察到可以观察到可以观察到可以观察到可以观察到空间排列的磁共振成像（MRI），计算机断层扫描（CT），光学相干断层扫描（OCT）等医学成像模式（MRI），计算机断层扫描（CT），可以观察到空间排列的大量2D和3D图像的集合。这些结构在医学成像中的分割非常重要，因为对结构的分析提供了对疾病诊断，治疗计划和预后的见解。放射科医生手动标记广泛的数据通常是耗时且容易出错的。结果，在过去的二十年中，自动化或半自动化的计算模型已成为医学成像的流行研究领域，迄今为止，许多计算模型已经开发出来。在这项调查中，我们旨在对当前公开可用的数据集，细分算法和评估指标进行全面审查。此外，讨论了当前的挑战和未来的研究方向。

Recently deep neural networks, which require a large amount of annotated samples, have been widely applied in nuclei instance segmentation of H\&E stained pathology images. However, it is inefficient and unnecessary to label all pixels for a dataset of nuclei images which usually contain similar and redundant patterns. Although unsupervised and semi-supervised learning methods have been studied for nuclei segmentation, very few works have delved into the selective labeling of samples to reduce the workload of annotation. Thus, in this paper, we propose a novel full nuclei segmentation framework that chooses only a few image patches to be annotated, augments the training set from the selected samples, and achieves nuclei segmentation in a semi-supervised manner. In the proposed framework, we first develop a novel consistency-based patch selection method to determine which image patches are the most beneficial to the training. Then we introduce a conditional single-image GAN with a component-wise discriminator, to synthesize more training samples. Lastly, our proposed framework trains an existing segmentation model with the above augmented samples. The experimental results show that our proposed method could obtain the same-level performance as a fully-supervised baseline by annotating less than 5% pixels on some benchmarks.

组织学图像中核和腺体的实例分割是用于癌症诊断，治疗计划和生存分析的计算病理学工作流程中的重要一步。随着现代硬件的出现，大规模质量公共数据集的最新可用性以及社区组织的宏伟挑战已经看到了自动化方法的激增，重点是特定领域的挑战，这对于技术进步和临床翻译至关重要。在这项调查中，深入分析了过去五年（2017-2022）中发表的原子核和腺体实例细分的126篇论文，进行了深入分析，讨论了当前方法的局限性和公开挑战。此外，提出了潜在的未来研究方向，并总结了最先进方法的贡献。此外，还提供了有关公开可用数据集的概括摘要以及关于说明每种挑战的最佳性能方法的巨大挑战的详细见解。此外，我们旨在使读者现有研究的现状和指针在未来的发展方向上开发可用于临床实践的方法，从而可以改善诊断，分级，预后和癌症的治疗计划。据我们所知，以前没有工作回顾了朝向这一方向的组织学图像中的实例细分。

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。

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.

深度学习已被广​​泛用于医学图像分割，并且录制了录制了该领域深度学习的成功的大量论文。在本文中，我们使用深层学习技术对医学图像分割的全面主题调查。本文进行了两个原创贡献。首先，与传统调查相比，直接将深度学习的文献分成医学图像分割的文学，并为每组详细介绍了文献，我们根据从粗略到精细的多级结构分类目前流行的文献。其次，本文侧重于监督和弱监督的学习方法，而不包括无监督的方法，因为它们在许多旧调查中引入而且他们目前不受欢迎。对于监督学习方法，我们分析了三个方面的文献：骨干网络的选择，网络块的设计，以及损耗功能的改进。对于虚弱的学习方法，我们根据数据增强，转移学习和交互式分割进行调查文献。与现有调查相比，本调查将文献分类为比例不同，更方便读者了解相关理由，并将引导他们基于深度学习方法思考医学图像分割的适当改进。

在许多图像引导的临床方法中，医学图像分割是一个基本和关键的步骤。基于深度学习的细分方法的最新成功通常取决于大量标记的数据，这特别困难且昂贵，尤其是在医学成像领域中，只有专家才能提供可靠和准确的注释。半监督学习已成为一种吸引人的策略，并广泛应用于医学图像分割任务，以训练注释有限的深层模型。在本文中，我们对最近提议的半监督学习方法进行了全面综述，并总结了技术新颖性和经验结果。此外，我们分析和讨论现有方法的局限性和几个未解决的问题。我们希望这篇评论可以激发研究界探索解决这一挑战的解决方案，并进一步促进医学图像细分领域的发展。

神经网络在医疗图像分割任务上的成功通常依赖于大型标记的数据集用于模型培训。但是，由于数据共享和隐私问题，获取和手动标记大型医疗图像集是资源密集的，昂贵的，有时是不切实际的。为了应对这一挑战，我们提出了一个通用的对抗数据增强框架Advchain，旨在提高培训数据对医疗图像分割任务的多样性和有效性。 AdvChain通过动态数据增强来增强数据，从而产生随机链接的光线像和几何转换，以类似于现实而又具有挑战性的成像变化以扩展训练数据。通过在培训期间共同优化数据增强模型和分割网络，可以生成具有挑战性的示例，以增强下游任务的网络可推广性。所提出的对抗数据增强不依赖生成网络，可以用作通用分割网络中的插件模块。它在计算上是有效的，适用于低声监督和半监督学习。我们在两个MR图像分割任务上分析和评估该方法：心脏分割和前列腺分割具有有限的标记数据。结果表明，所提出的方法可以减轻对标记数据的需求，同时提高模型泛化能力，表明其在医学成像应用中的实际价值。

难以通过二进制面具手动准确标记含糊不清的和复杂形状的目标。在医学图像分割中突出显示二元掩模下面的弱点，其中模糊是普遍的。在多个注释的情况下，通过二元面具对临床医生达成共识更具挑战性。此外，这些不确定的区域与病变结构有关，可能含有有利于诊断的解剖信息。然而，目前关于不确定性的研究主要关注模型培训和数据标签的不确定性。他们都没有调查病变本身的模糊性质的影响。通过图像消光，透过图像消光，将Alpha Matte作为软片介绍，代表医学场景中不确定的区域，并因此提出了一种新的不确定性量化方法来填补填补差距病变结构的不确定性研究。在这项工作中，我们在多任务框架中引入了一种新的架构，以在多任务框架中生成二进制掩模和alpha掩饰，这优于所有最先进的消光算法。建议的不确定性地图能够突出模糊地区和我们提出的新型多任务损失加权策略可以进一步提高性能并证明其具体的益处。为了充分评估我们提出的方法的有效性，我们首先用alpha哑布标记了三个医疗数据集，以解决医学场景中可用消光数据集的短缺，并证明alpha遮罩是一种比定性的二进制掩模更有效的标签方法和量化方面。

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.

基于深度学习的半监督学习（SSL）方法在医学图像细分中实现了强大的性能，可以通过使用大量未标记的数据来减轻医生昂贵的注释。与大多数现有的半监督学习方法不同，基于对抗性训练的方法通过学习分割图的数据分布来区分样本与不同来源，导致细分器生成更准确的预测。我们认为，此类方法的当前绩效限制是特征提取和学习偏好的问题。在本文中，我们提出了一种新的半监督的对抗方法，称为贴片置信疗法训练（PCA），用于医疗图像分割。我们提出的歧视器不是单个标量分类结果或像素级置信度图，而是创建贴片置信图，并根据斑块的规模进行分类。未标记数据的预测学习了每个贴片中的像素结构和上下文信息，以获得足够的梯度反馈，这有助于歧视器以融合到最佳状态，并改善半监督的分段性能。此外，在歧视者的输入中，我们补充了图像上的语义信息约束，使得未标记的数据更简单，以适合预期的数据分布。关于自动心脏诊断挑战（ACDC）2017数据集和脑肿瘤分割（BRATS）2019挑战数据集的广泛实验表明，我们的方法优于最先进的半监督方法，这证明了其对医疗图像分割的有效性。

当前，借助监督学习方法，基于深度学习的视觉检查已取得了非常成功的成功。但是，在实际的工业场景中，缺陷样本的稀缺性，注释的成本以及缺乏缺陷的先验知识可能会使基于监督的方法无效。近年来，无监督的异常定位算法已在工业检查任务中广泛使用。本文旨在通过深入学习在工业图像中无视无视的异常定位中的最新成就来帮助该领域的研究人员。该调查回顾了120多个重要出版物，其中涵盖了异常定位的各个方面，主要涵盖了所审查方法的各种概念，挑战，分类法，基准数据集和定量性能比较。在审查迄今为止的成就时，本文提供了一些未来研究方向的详细预测和分析。这篇综述为对工业异常本地化感兴趣的研究人员提供了详细的技术信息，并希望将其应用于其他领域的异常本质。

当前的无监督异常定位方法依赖于生成模型来学习正常图像的分布，后来用于识别从重建图像上的错误中得出的潜在异常区域。但是，几乎所有先前的文献的主要局限性是需要使用异常图像来设置特定于类的阈值以定位异常。这限制了它们在现实的情况下的可用性，其中通常只能访问正常数据。尽管存在这一主要缺点，但只有少量作品通过在培训期间将监督整合到注意地图上，从而解决了这一限制。在这项工作中，我们提出了一种新颖的公式，不需要访问异常的图像来定义阈值。此外，与最近的工作相反，提出的约束是以更有原则的方式制定的，在约束优化方面利用了知名的知识。特别是，对先前工作中注意图的平等约束被不平等约束所取代，这允许更具灵活性。此外，为了解决基于惩罚的功能的局限性，我们采用了流行的对数栏方法的扩展来处理约束。最后，我们提出了一个替代正规化项，该项最大化了注意图的香农熵，从而减少了所提出模型的超参数量。关于脑病变细分的两个公开数据集的全面实验表明，所提出的方法基本上优于相关文献，为无监督病变细分建立了新的最新结果，而无需访问异常图像。

美国和全球的两个主要死亡原因是中风和心肌梗塞。两者的根本原因是由破裂或侵蚀的不稳定的动脉粥样硬化斑块释放的，这些斑块阻塞了心脏（心肌梗塞）或大脑（中风）的血管。临床研究表明，在斑块破裂或侵蚀事件中，斑块组成比病变大小更重要。为了确定斑块组成，计算了3D心血管免疫荧光图像的各种细胞类型的斑块病变。但是，手动计算这些细胞是昂贵的，耗时的，并且容易发生人为错误。手动计数的这些挑战激发了对自动化方法进行定位和计算图像中细胞的需求。这项研究的目的是开发一种自动方法，以最少的注释工作在3D免疫荧光图像中准确检测和计数细胞。在这项研究中，我们使用弱监督的学习方法使用点注释来训练悬停网络分割模型，以检测荧光图像中的核。使用点注释的优点是，与像素的注释相比，它们需要更少的精力。为了使用点注释训练悬停的网络模型，我们采用了一种普遍使用的群集标记方法，将点注释转换为精确的细胞核二进制掩模。传统上，这些方法从点注释产生了二进制面具，使该物体周围的区域未标记（通常在模型训练中被忽略）。但是，这些区域可能包含重要信息，有助于确定细胞之间的边界。因此，我们在这些区域使用了熵最小化的损失函数，以鼓励模型在未标记区域上输出更自信的预测。我们的比较研究表明，使用我们的弱训练的悬停网络模型...

语义图像分割是手术中的背景知识和自治机器人的重要前提。本领域的状态专注于在微创手术期间获得的传统RGB视频数据，但基于光谱成像数据的全景语义分割并在开放手术期间获得几乎没有注意到日期。为了解决文献中的这种差距，我们正在研究基于在开放手术环境中获得的猪的高光谱成像（HSI）数据的以下研究问题：（1）基于神经网络的HSI数据的充分表示是完全自动化的器官分割，尤其是关于数据的空间粒度（像素与Superpixels与Patches与完整图像）的空间粒度？ （2）在执行语义器官分割时，是否有利用HSI数据使用HSI数据，即RGB数据和处理的HSI数据（例如氧合等组织参数）？根据基于20猪的506个HSI图像的全面验证研究，共注释了19个类，基于深度的学习的分割性能 - 贯穿模态 - 与输入数据的空间上下文一致。未处理的HSI数据提供优于RGB数据或来自摄像机提供商的处理数据，其中优势随着输入到神经网络的输入的尺寸而增加。最大性能（应用于整个图像的HSI）产生了0.89（标准偏差（SD）0.04）的平均骰子相似度系数（DSC），其在帧间间变异性（DSC为0.89（SD 0.07）的范围内。我们得出结论，HSI可以成为全自动手术场景理解的强大的图像模型，其具有传统成像的许多优点，包括恢复额外功能组织信息的能力。

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。

聚类是一项基本的机器学习任务，在文献中已广泛研究。经典聚类方法遵循以下假设：数据通过各种表示的学习技术表示为矢量化形式的特征。随着数据变得越来越复杂和复杂，浅（传统）聚类方法无法再处理高维数据类型。随着深度学习的巨大成功，尤其是深度无监督的学习，在过去的十年中，已经提出了许多具有深层建筑的代表性学习技术。最近，已经提出了深层聚类的概念，即共同优化表示的学习和聚类，因此引起了社区的日益关注。深度学习在聚类中的巨大成功，最基本的机器学习任务之一以及该方向的最新进展的巨大成功所激发。 - 艺术方法。我们总结了深度聚类的基本组成部分，并通过设计深度表示学习和聚类之间的交互方式对现有方法进行了分类。此外，该调查还提供了流行的基准数据集，评估指标和开源实现，以清楚地说明各种实验设置。最后但并非最不重要的一点是，我们讨论了深度聚类的实际应用，并提出了应有的挑战性主题，应将进一步的研究作为未来的方向。

视网膜脉管系统的研究是筛查和诊断许多疾病的基本阶段。完整的视网膜血管分析需要将视网膜的血管分为动脉和静脉（A/V）。早期自动方法在两个顺序阶段接近这些分割和分类任务。但是，目前，这些任务是作为联合语义分割任务处理的，因为分类结果在很大程度上取决于血管分割的有效性。在这方面，我们提出了一种新的方法，用于从眼睛眼睛图像中对视网膜A/V进行分割和分类。特别是，我们提出了一种新颖的方法，该方法与以前的方法不同，并且由于新的损失，将联合任务分解为针对动脉，静脉和整个血管树的三个分割问题。这种配置允许直观地处理容器交叉口，并直接提供不同靶血管树的精确分割罩。提供的关于公共视网膜图血管树提取（RITE）数据集的消融研究表明，所提出的方法提供了令人满意的性能，尤其是在不同结构的分割中。此外，与最新技术的比较表明，我们的方法在A/V分类中获得了高度竞争的结果，同时显着改善了血管分割。提出的多段方法允许检测更多的血管，并更好地分割不同的结构，同时实现竞争性分类性能。同样，用这些术语来说，我们的方法优于各种参考作品的方法。此外，与以前的方法相比，该方法允许直接检测到容器交叉口，并在这些复杂位置保留A/V的连续性。