Recent investigations on rotation invariance for 3D point clouds have been devoted to devising rotation-invariant feature descriptors or learning canonical spaces where objects are semantically aligned. Examinations of learning frameworks for invariance have seldom been looked into. In this work, we review rotation invariance in terms of point cloud registration and propose an effective framework for rotation invariance learning via three sequential stages, namely rotation-invariant shape encoding, aligned feature integration, and deep feature registration. We first encode shape descriptors constructed with respect to reference frames defined over different scales, e.g., local patches and global topology, to generate rotation-invariant latent shape codes. Within the integration stage, we propose Aligned Integration Transformer to produce a discriminative feature representation by integrating point-wise self- and cross-relations established within the shape codes. Meanwhile, we adopt rigid transformations between reference frames to align the shape codes for feature consistency across different scales. Finally, the deep integrated feature is registered to both rotation-invariant shape codes to maximize feature similarities, such that rotation invariance of the integrated feature is preserved and shared semantic information is implicitly extracted from shape codes. Experimental results on 3D shape classification, part segmentation, and retrieval tasks prove the feasibility of our work. Our project page is released at: https://rotation3d.github.io/.

扩散MRI拖拉术是一种先进的成像技术，可实现大脑白质连接的体内映射。白质拟层将拖拉机分类为簇或解剖学上有意义的区域。它可以量化和可视化全脑拖拉学。当前，大多数拟层方法都集中在深白质（DWM）上，而由于其复杂性，更少的方法解决了浅表白质（SWM）。我们提出了一种新型的两阶段深度学习的框架，即浅表白质分析（SUPWMA​​），该框架对全脑拖拉机的198个SWM簇进行了有效且一致的分析。一个基于点云的网络适应了我们的SWM分析任务，并且监督的对比度学习可以在SWM的合理流线和离群值之间进行更多的歧视性表示。我们在大规模拖拉机数据集上训练模型，包括来自标签的SWM簇和解剖学上难以置信的流线样本的简化样品，我们对六个不同年龄和健康状况的独立获取的数据集进行测试（包括新生儿和具有空间型脑肿瘤的患者） ）。与几种最先进的方法相比，SupWMA在所有数据集上获得了高度一致，准确的SWM分析结果，在整个健康和疾病的寿命中都良好的概括。另外，SUPWMA​​的计算速度比其他方法快得多。

白质图微观结构已显示出影响认知表现的神经心理学评分。但是，尚未尝试从白质图数据中预测这些分数。在本文中，我们提出了一个基于深度学习的框架，用于使用从扩散磁共振成像（DMRI）片段估计的微观结构测量结果进行神经心理学评分的预测，该框架的重点是基于接受语言的关键纤维纤维小道的接受性词汇评估任务的性能弓形筋膜（AF）。我们直接利用来自纤维道中所有点的信息，而无需按照传统上沿着光纤的平均数据进行扩散MRI Tractometry方法所要求的。具体而言，我们将AF表示为点云，每个点都有微观结构测量，从而可以采用基于点的神经网络。我们通过拟议的配对 - 塞亚姆损失来改善预测性能，该损失利用了有关连续神经心理学评分之间差异的信息。最后，我们提出了一种关键区域定位（CRL）算法来定位包含对预测结果有很大贡献的点的信息解剖区域。我们的方法对来自人类Connectome项目数据集的806名受试者的数据进行了评估。结果表明，与基线方法相比，神经心理评分的预测表现优异。我们发现，AF中的关键区域在受试者之间非常一致，额叶皮质区域的强大贡献最多（即，尾部中间额叶，pars opercularis和pars triangularis）与关键区域有着强烈的影响用于语言过程。

扩散MRI拖拉术是一种用于定量映射大脑结构连接性的高级成像技术。全脑拖拉机（WBT）数据包含数十万个单独的纤维流线（估计的大脑连接），并且通常会对这些数据进行分类，以创建用于数据分析应用（例如疾病分类）的紧凑表示形式。在本文中，我们提出了一种新颖的无拟合WBT分析框架Tractoformer，该框架在单个纤维流线的水平上利用拖拉术信息，并提供了使用变压器注意机制来解释结果的自然机制。 Tractoformer包括两个主要贡献。首先，我们提出了一个新颖而简单的2D图像表示WBT，Tractobedding，以编码3D纤维空间关系以及可以从单个纤维（例如FA或MD）计算的任何感兴趣的特征。其次，我们设计了一个基于视觉变压器（VIT）的网络，其中包括：1）数据增强以克服小数据集上过度适应模型的数据，2）识别判别纤维以解释结果，3）合奏学习以从不同大脑区域。在合成数据实验中，TractoFormer成功地识别了具有模拟组差异的判别纤维。在比较几种方法的疾病分类实验中，tractoformer在分类精神分裂症与对照方面达到了最高的精度。在左半球额叶和顶浅的白质区域中鉴定出判别性纤维，这些区域以前已被证明在精神分裂症患者中受到影响。

无监督的域适应性（UDA）方法已广泛用于提高模型在一般计算机视觉中的适应能力。但是，与自然图像不同，在组织病理学图像中不同类别的核存在巨大的语义差距。它仍未探索，我们如何构建通用的UDA模型来精确分割或分类不同数据集的核实例。在这项工作中，我们提出了一个新颖的深神经网络，即用于UDA Nuclei实例分割和分类的类别感知特征对齐和伪标记网络（CAPL-NET）。具体而言，我们首先提出一个具有动态可学习权衡权重的类别级特征对齐模块。其次，我们建议通过基于Nuclei-Level原型特征的伪标签来促进目标数据上的模型性能。关于跨域核实例分割和分类任务的综合实验表明，我们的方法优于最先进的UDA方法。

白质纤维聚类（WMFC）是白质细胞的重要策略，可以对健康和疾病中的白质连接进行定量分析。 WMFC通常以无监督的方式进行，而无需标记地面真相数据。尽管广泛使用的WMFC方法使用经典的机器学习技术显示出良好的性能，但深度学习的最新进展揭示了朝着快速有效的WMFC方向发展。在这项工作中，我们为WMFC，深纤维聚类（DFC）提出了一个新颖的深度学习框架，该框架解决了无监督的聚类问题，作为具有特定领域的借口任务，以预测成对的光纤距离。这使纤维表示能够在WMFC中学习已知的挑战，即聚类的敏感性对沿纤维的点排序的敏感性。我们设计了一种新颖的网络体系结构，该网络体系结构代表输入纤维作为点云，并允许从灰质拟合中纳入其他输入信息来源。因此，DFC利用有关白质纤维几何形状和灰质解剖结构的组合信息来改善纤维簇的解剖相干性。此外，DFC通过拒绝簇分配概率低的纤维来以自然方式进行异常去除。我们评估了三个独立获取的队列的DFC，包括来自220名性别，年龄（年轻和老年人）的220名个人的数据，以及不同的健康状况（健康对照和多种神经精神疾病）。我们将DFC与几种最先进的WMFC算法进行比较。实验结果表明，DFC在集群紧凑，泛化能力，解剖相干性和计算效率方面的表现出色。

无监督域适应（UDA）技术的最新进展在跨域计算机视觉任务中有巨大的成功，通过弥合域分布差距来增强数据驱动的深度学习架构的泛化能力。对于基于UDA的跨域对象检测方法，其中大多数通过对抗性学习策略引导域不变特征产生来缓解域偏差。然而，由于不稳定的对抗性培训过程，他们的域名鉴别器具有有限的分类能力。因此，它们引起的提取特征不能完全域不变，仍然包含域私有因素，使障碍物进一步缓解跨域差异。为了解决这个问题，我们设计一个域分离rcnn（DDF），以消除特定于检测任务学习的特定信息。我们的DDF方法促进了全局和本地阶段的功能解剖，分别具有全局三联脱离（GTD）模块和实例相似性解剖（ISD）模块。通过在四个基准UDA对象检测任务上表现出最先进的方法，对我们的DDF方法进行了宽阔的适用性。

对于不同的任务，已经越来越多地研究了一般点云，并且提出了最近的基于变换器的网络，用于点云分析。然而，医疗点云几乎没有相关的作品，这对疾病检测和治疗很重要。在这项工作中，我们提出了专门用于医疗点云的关注模型，即3D医疗点变压器（3Dmedpt），以检查复杂的生物结构。通过增强上下文信息并在查询时总结本地响应，我们的注意模块可以捕获本地上下文和全局内容功能交互。然而，医疗数据的培训样本不足可能导致特征学习差，因此我们应用位置嵌入，以学习准确的局部几何和多图形推理（MGR）来检查通过通道图的全局知识传播，以丰富特征表示。在数据集内进行的实验证明了3DMedpt的优越性，在那里我们达到了最佳分类和分割结果。此外，我们的方法的有希望的泛化能力在一般的3D点云基准测试中验证：ModelNet40和ShapenetPart。代码即将发布。

我们提出了空间感知内存队列，用于从放射线照相图像中的内绘和检测异常（缩写为鱿鱼）。放射造影成像协议专注于特定的身体区域，因此在患者中产生具有良好相似性和产生复发解剖结构的图像。要利用此结构化信息，我们的鱿鱼包括一个新的内存队列和特征空间中的新型内绘制块。我们表明鱿鱼可以将根深蒂固的解剖结构分类为复发模式;在推理中，鱿鱼可以识别图像中的异常（看不见的图案）。鱿鱼在两个胸部X射线基准数据集上超过5点以上的未经监督异常检测到现有技术。此外，我们已经创建了一个新的数据集（Digitanatomy），其在胸部解剖学中合成空间相关和一致的形状。我们希望Digitanatomy可以促使异常检测方法的开发，评估和解释性，特别是用于射线照相成像。

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。