诊断阿尔茨海默氏病（AD）涉及故意诊断过程，这是由于其先天性的不可逆性特征和微妙而逐渐发展。这些特征使AD生物标志物从结构性脑成像（例如结构MRI）扫描非常具有挑战性。此外，很有可能与正常衰老纠缠在一起。我们通过使用临床引导的原型学习，通过可解释的AD可能性图估计（XADLIME）提出了一种新颖的深度学习方法，用于在3D SMRIS上进行AD进展模型。具体而言，我们在潜在临床特征的簇上建立了一组拓扑感知的原型，发现了AD光谱歧管。然后，我们测量潜在临床特征和完善的原型之间的相似性，估计“伪”可能性图。通过将此伪图视为丰富的参考，我们采用估计网络来估算3D SMRI扫描的AD可能性图。此外，我们通过从两个角度揭示了可理解的概述：临床和形态学，促进了这种可能性图的解释性。在推断期间，这张估计的似然图可以替代看不见的SMRI扫描，以有效地执行下游任务，同时提供彻底的可解释状态。

Late-life depression (LLD) is a highly prevalent mood disorder occurring in older adults and is frequently accompanied by cognitive impairment (CI). Studies have shown that LLD may increase the risk of Alzheimer's disease (AD). However, the heterogeneity of presentation of geriatric depression suggests that multiple biological mechanisms may underlie it. Current biological research on LLD progression incorporates machine learning that combines neuroimaging data with clinical observations. There are few studies on incident cognitive diagnostic outcomes in LLD based on structural MRI (sMRI). In this paper, we describe the development of a hybrid representation learning (HRL) framework for predicting cognitive diagnosis over 5 years based on T1-weighted sMRI data. Specifically, we first extract prediction-oriented MRI features via a deep neural network, and then integrate them with handcrafted MRI features via a Transformer encoder for cognitive diagnosis prediction. Two tasks are investigated in this work, including (1) identifying cognitively normal subjects with LLD and never-depressed older healthy subjects, and (2) identifying LLD subjects who developed CI (or even AD) and those who stayed cognitively normal over five years. To the best of our knowledge, this is among the first attempts to study the complex heterogeneous progression of LLD based on task-oriented and handcrafted MRI features. We validate the proposed HRL on 294 subjects with T1-weighted MRIs from two clinically harmonized studies. Experimental results suggest that the HRL outperforms several classical machine learning and state-of-the-art deep learning methods in LLD identification and prediction tasks.

Over the years, Machine Learning models have been successfully employed on neuroimaging data for accurately predicting brain age. Deviations from the healthy brain aging pattern are associated to the accelerated brain aging and brain abnormalities. Hence, efficient and accurate diagnosis techniques are required for eliciting accurate brain age estimations. Several contributions have been reported in the past for this purpose, resorting to different data-driven modeling methods. Recently, deep neural networks (also referred to as deep learning) have become prevalent in manifold neuroimaging studies, including brain age estimation. In this review, we offer a comprehensive analysis of the literature related to the adoption of deep learning for brain age estimation with neuroimaging data. We detail and analyze different deep learning architectures used for this application, pausing at research works published to date quantitatively exploring their application. We also examine different brain age estimation frameworks, comparatively exposing their advantages and weaknesses. Finally, the review concludes with an outlook towards future directions that should be followed by prospective studies. The ultimate goal of this paper is to establish a common and informed reference for newcomers and experienced researchers willing to approach brain age estimation by using deep learning models

功能磁共振成像（fMRI）的功能连通性网络（FCN）数据越来越多地用于诊断脑疾病。然而，最新的研究用来使用单个脑部分析地图集以一定的空间尺度构建FCN，该空间尺度很大程度上忽略了层次范围内不同空间尺度的功能相互作用。在这项研究中，我们提出了一个新型框架，以对脑部疾病诊断进行多尺度FCN分析。我们首先使用一组定义明确的多尺地图像来计算多尺度FCN。然后，我们利用多尺度地图集中各个区域之间具有生物学意义的大脑分层关系，以跨多个空间尺度进行淋巴结池，即“ Atlas指导的池”。因此，我们提出了一个基于多尺度的层次图形卷积网络（MAHGCN），该网络（MAHGCN）建立在图形卷积和ATLAS引导的池上，以全面地从多尺度FCN中详细提取诊断信息。关于1792名受试者的神经影像数据的实验证明了我们提出的方法在诊断阿尔茨海默氏病（AD），AD的前驱阶段（即轻度认知障碍[MCI]）以及自闭症谱系障碍（ASD），，AD的前瞻性阶段（即，轻度认知障碍[MCI]），，精度分别为88.9％，78.6％和72.7％。所有结果都显示出我们提出的方法比其他竞争方法具有显着优势。这项研究不仅证明了使用深度学习增强的静止状态fMRI诊断的可行性，而且还强调，值得探索多尺度脑层次结构中的功能相互作用，并将其整合到深度学习网络体系结构中，以更好地理解有关的神经病理学。脑疾病。

阿尔茨海默氏病的准确诊断和预后对于开发新疗法和降低相关成本至关重要。最近，随着卷积神经网络的进步，已经提出了深度学习方法，以使用结构MRI自动化这两个任务。但是，这些方法通常缺乏解释性和泛化，预后表现有限。在本文中，我们提出了一个旨在克服这些局限性的新型深框架。我们的管道包括两个阶段。在第一阶段，使用125个3D U-NET来估计整个大脑的体voxelwise等级得分。然后将所得的3D地图融合，以构建一个可解释的3D分级图，以指示结构水平的疾病严重程度。结果，临床医生可以使用该地图来检测受疾病影响的大脑结构。在第二阶段，分级图和受试者的年龄用于使用图卷积神经网络进行分类。基于216名受试者的实验结果表明，与在不同数据集上进行AD诊断和预后的最新方法相比，我们的深框架的竞争性能。此外，我们发现，使用大量的U-NET处理不同的重叠大脑区域，可以提高所提出方法的概括能力。

无创医学神经影像学已经对大脑连通性产生了许多发现。开发了几种实质技术绘制形态，结构和功能性脑连接性，以创建人脑中神经元活动的全面路线图。依靠其非欧国人数据类型，图形神经网络（GNN）提供了一种学习深图结构的巧妙方法，并且它正在迅速成为最先进的方法，从而导致各种网络神经科学任务的性能增强。在这里，我们回顾了当前基于GNN的方法，突出了它们在与脑图有关的几种应用中使用的方式，例如缺失的脑图合成和疾病分类。最后，我们通过绘制了通往网络神经科学领域中更好地应用GNN模型在神经系统障碍诊断和人群图整合中的路径。我们工作中引用的论文列表可在https://github.com/basiralab/gnns-inns-intwork-neuroscience上找到。

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。

深度学习的显着成功引起了人们对医学成像诊断的应用的兴趣。尽管最新的深度学习模型在分类不同类型的医学数据方面已经达到了人类水平的准确性，但这些模型在临床工作流程中几乎不采用，这主要是由于缺乏解释性。深度学习模型的黑盒子性提出了制定策略来解释这些模型的决策过程的必要性，从而导致了可解释的人工智能（XAI）主题的创建。在这种情况下，我们对应用于医学成像诊断的XAI进行了详尽的调查，包括视觉，基于示例和基于概念的解释方法。此外，这项工作回顾了现有的医学成像数据集和现有的指标，以评估解释的质量。此外，我们还包括一组基于报告生成的方法的性能比较。最后，还讨论了将XAI应用于医学成像以及有关该主题的未来研究指示的主要挑战。

Deep learning (DL) methods where interpretability is intrinsically considered as part of the model are required to better understand the relationship of clinical and imaging-based attributes with DL outcomes, thus facilitating their use in the reasoning behind medical decisions. Latent space representations built with variational autoencoders (VAE) do not ensure individual control of data attributes. Attribute-based methods enforcing attribute disentanglement have been proposed in the literature for classical computer vision tasks in benchmark data. In this paper, we propose a VAE approach, the Attri-VAE, that includes an attribute regularization term to associate clinical and medical imaging attributes with different regularized dimensions in the generated latent space, enabling a better-disentangled interpretation of the attributes. Furthermore, the generated attention maps explained the attribute encoding in the regularized latent space dimensions. Using the Attri-VAE approach we analyzed healthy and myocardial infarction patients with clinical, cardiac morphology, and radiomics attributes. The proposed model provided an excellent trade-off between reconstruction fidelity, disentanglement, and interpretability, outperforming state-of-the-art VAE approaches according to several quantitative metrics. The resulting latent space allowed the generation of realistic synthetic data in the trajectory between two distinct input samples or along a specific attribute dimension to better interpret changes between different cardiac conditions.

如今，人工智能（AI）已成为临床和远程医疗保健应用程序的基本组成部分，但是最佳性能的AI系统通常太复杂了，无法自我解释。可解释的AI（XAI）技术被定义为揭示系统的预测和决策背后的推理，并且在处理敏感和个人健康数据时，它们变得更加至关重要。值得注意的是，XAI并未在不同的研究领域和数据类型中引起相同的关注，尤其是在医疗保健领域。特别是，许多临床和远程健康应用程序分别基于表格和时间序列数据，而XAI并未在这些数据类型上进行分析，而计算机视觉和自然语言处理（NLP）是参考应用程序。为了提供最适合医疗领域表格和时间序列数据的XAI方法的概述，本文提供了过去5年中文献的审查，说明了生成的解释的类型以及为评估其相关性所提供的努力和质量。具体而言，我们确定临床验证，一致性评估，客观和标准化质量评估以及以人为本的质量评估作为确保最终用户有效解释的关键特征。最后，我们强调了该领域的主要研究挑战以及现有XAI方法的局限性。

域移位，训练与测试数据特征之间的不匹配，导致多源成像方案中的预测性能显着降低。在医学成像中，不同网站的人口，扫描仪和采集协议的异质性提出了一个重要的领域移位挑战，并限制了机器学习模型的广泛临床采用。统一方法旨在学习数据不变的表示这些差异是解决域移位的普遍工具，但它们通常会导致预测精度的劣化。本文对问题进行了不同的视角：我们拥抱这种不和谐的数据并设计一个简单但有效的解决域名框架。根据我们的理论参数，关键的想法是在源数据上构建备用分类器并将此模型调整为新数据。可以为站点内域适应微调分类器。我们还可以在目标数据上处理我们无法访问地面真理标签的情况;我们展示如何使用辅助任务来适应;这些任务雇用协变量，如年龄，性别和种族，这很容易获得，但仍然与主要任务相关联。我们在大规模现实世界3D脑MRI数据集上展示了站点内部域适应和站点间域推广的大量改进，用于分类阿尔茨海默病和精神分裂症。

机器学习模型通常会遇到与训练分布不同的样本。无法识别分布（OOD）样本，因此将该样本分配给课堂标签会显着损害模​​型的可靠性。由于其对在开放世界中的安全部署模型的重要性，该问题引起了重大关注。由于对所有可能的未知分布进行建模的棘手性，检测OOD样品是具有挑战性的。迄今为止，一些研究领域解决了检测陌生样本的问题，包括异常检测，新颖性检测，一级学习，开放式识别识别和分布外检测。尽管有相似和共同的概念，但分别分布，开放式检测和异常检测已被独立研究。因此，这些研究途径尚未交叉授粉，创造了研究障碍。尽管某些调查打算概述这些方法，但它们似乎仅关注特定领域，而无需检查不同领域之间的关系。这项调查旨在在确定其共同点的同时，对各个领域的众多著名作品进行跨域和全面的审查。研究人员可以从不同领域的研究进展概述中受益，并协同发展未来的方法。此外，据我们所知，虽然进行异常检测或单级学习进行了调查，但没有关于分布外检测的全面或最新的调查，我们的调查可广泛涵盖。最后，有了统一的跨域视角，我们讨论并阐明了未来的研究线，打算将这些领域更加紧密地融为一体。

精神分裂症是一种慢性神经精神疾病，会引起大脑内部的不同结构改变。我们假设将深度学习应用于结构性神经影像学数据集可以检测到与疾病相关的改变，并提高分类和诊断准确性。我们使用单一可用的，常规的T1加权MRI扫描测试了这一假设，我们使用标准后处理方法从中提取了3D全脑结构。然后在三个开放数据集上开发，优化和评估了一个深度学习模型，并对精神分裂症患者进行T1加权MRI扫描。我们提出的模型优于基准模型，该模型还使用3D CNN体系结构对结构MR图像进行了训练。我们的模型几乎能够完美地（ROC曲线下的区域= 0.987），将精神分裂症患者与看不见的结构MRI扫描中的健康对照区分开。区域分析将皮质下区域和心室局部作为最预测的大脑区域。皮层结构在人类的认知，情感和社会功能中起关键作用，这些区域的结构异常与精神分裂症有关。我们的发现证实了精神分裂症与皮质下大脑结构的广泛改变有关，皮层结构信息在诊断分类中提供了突出的特征。总之，这些结果进一步证明了深度学习的潜力，以改善精神分裂症的诊断，并从单个标准的T1加权脑MRI中确定其结构性神经影像学特征。

人工智能被出现为众多临床应用诊断和治疗决策的有用援助。由于可用数据和计算能力的快速增加，深度神经网络的性能与许多任务中的临床医生相同或更好。为了符合信任AI的原则，AI系统至关重要的是透明，强大，公平和确保责任。由于对决策过程的具体细节缺乏了解，目前的深神经系统被称为黑匣子。因此，需要确保在常规临床工作流中纳入常规神经网络之前的深度神经网络的可解释性。在这一叙述审查中，我们利用系统的关键字搜索和域专业知识来确定已经基于所产生的解释和技术相似性的类型的医学图像分析应用的深度学习模型来确定九种不同类型的可解释方法。此外，我们报告了评估各种可解释方法产生的解释的进展。最后，我们讨论了局限性，提供了利用可解释性方法和未来方向的指导，了解医学成像分析深度神经网络的解释性。

背景：虽然卷积神经网络（CNN）实现了检测基于磁共振成像（MRI）扫描的阿尔茨海默病（AD）痴呆的高诊断准确性，但它们尚未应用于临床常规。这是一个重要原因是缺乏模型可理解性。最近开发的用于导出CNN相关性图的可视化方法可能有助于填补这种差距。我们调查了具有更高准确性的模型还依赖于先前知识预定义的判别脑区域。方法：我们培训了CNN，用于检测痴呆症和Amnestic认知障碍（MCI）患者的N = 663 T1加权MRI扫描的AD，并通过交叉验证和三个独立样本验证模型的准确性= 1655例。我们评估了相关评分和海马体积的关联，以验证这种方法的临床效用。为了提高模型可理解性，我们实现了3D CNN相关性图的交互式可视化。结果：跨三个独立数据集，组分离表现出广告痴呆症与控制的高精度（AUC $ \ GEQUQ $ 0.92）和MCI与控制的中等精度（AUC $ \约0.75美元）。相关性图表明海马萎缩被认为是广告检测的最具信息性因素，其其他皮质和皮质区域中的萎缩额外贡献。海马内的相关评分与海马体积高度相关（Pearson的r $ \大约$ -0.86，p <0.001）。结论：相关性地图突出了我们假设先验的地区的萎缩。这加强了CNN模型的可理解性，这些模型基于扫描和诊断标签以纯粹的数据驱动方式培训。

尽管有无数的同伴审查的论文，证明了新颖的人工智能（AI）基于大流行期间的Covid-19挑战的解决方案，但很少有临床影响。人工智能在Covid-19大流行期间的影响因缺乏模型透明度而受到极大的限制。这种系统审查考察了在大流行期间使用可解释的人工智能（Xai）以及如何使用它可以克服现实世界成功的障碍。我们发现，Xai的成功使用可以提高模型性能，灌输信任在最终用户，并提供影响用户决策所需的值。我们将读者介绍给常见的XAI技术，其实用程序以及其应用程序的具体例子。 XAI结果的评估还讨论了最大化AI的临床决策支持系统的价值的重要步骤。我们说明了Xai的古典，现代和潜在的未来趋势，以阐明新颖的XAI技术的演变。最后，我们在最近出版物支持的实验设计过程中提供了建议的清单。潜在解决方案的具体示例也解决了AI解决方案期间的共同挑战。我们希望本次审查可以作为提高未来基于AI的解决方案的临床影响的指导。

骨关节炎（OA）是影响全球人口大量比例的最常见的联合障碍，主要是老年人。尽管其个人和社会经济负担，但仍然无法可靠地预测OA的发病和进展。旨在填补这种诊断缺口，我们介绍了基于生成模型的无监督学习计划，以预测基于膝关节X线本的OA的未来发展。使用来自骨关节炎研究的纵向数据，我们探讨了潜在的时间轨迹，以预测患者未来的射线照片，达到八年的随访访问。我们的模型预测了对OA的进展的风险，并超越了其监督对应物，其投入由七位经验丰富的放射科医师提供。通过支持模型，灵敏度，特异性，阳性预测值和负预测值显着增加到42.1％至51.6％，从72.3％到88.6％，从28.4％到57.6％，83.9％至88.4％，分别在没有这种支撑的情况下，放射科医生仅比随机猜测更好地进行。尽管需要在训练阶段没有人为注释，但我们的预测模型可以提高对OA发作和进展的预测。

在本文中，我们描述并验证了纵向MRI扫描的全脑分割的纵向方法。它建立在现有的全脑分割方法的基础上，该方法可以处理多对比数据并使用白质病变来鲁棒分析图像。此方法在这里扩展了主题特定的潜在变量，这些变量鼓励其分割结果之间的时间一致性，从而使其能够更好地跟踪数十个神经解剖结构和白质病变的细微形态变化。我们验证了对控制受试者和患有阿尔茨海默氏病和多发性硬化症患者的多个数据集中提出的方法，并将其结果与其原始横截面配方和两种基准测试纵向方法进行比较。结果表明该方法具有更高的测试可靠性，同时对患者组之间的纵向疾病效应差异更为敏感。作为开源神经影像套装FreeSurfer的一部分，公开实施。

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。

可解释的人工智能（XAI）的新兴领域旨在为当今强大但不透明的深度学习模型带来透明度。尽管本地XAI方法以归因图的形式解释了个体预测，从而确定了重要特征的发生位置（但没有提供有关其代表的信息），但全局解释技术可视化模型通常学会的编码的概念。因此，两种方法仅提供部分见解，并留下将模型推理解释的负担。只有少数当代技术旨在将本地和全球XAI背后的原则结合起来，以获取更多信息的解释。但是，这些方法通常仅限于特定的模型体系结构，或对培训制度或数据和标签可用性施加其他要求，这实际上使事后应用程序成为任意预训练的模型。在这项工作中，我们介绍了概念相关性传播方法（CRP）方法，该方法结合了XAI的本地和全球观点，因此允许回答“何处”和“ where”和“什么”问题，而没有其他约束。我们进一步介绍了相关性最大化的原则，以根据模型对模型的有用性找到代表性的示例。因此，我们提高了对激活最大化及其局限性的共同实践的依赖。我们证明了我们方法在各种环境中的能力，展示了概念相关性传播和相关性最大化导致了更加可解释的解释，并通过概念图表，概念组成分析和概念集合和概念子区和概念子区和概念子集和定量研究对模型的表示和推理提供了深刻的见解。它们在细粒度决策中的作用。