每当有标记的图像的大型数据集可用时，深度神经模型在图像识别任务中表现出色。放射学上最大的数据集可用于筛查乳房X线摄影。最近的报告，包括在高影响期刊中，记录了受过训练的放射科医生或以上的深层模型的性能。尚不清楚的是，这些训练有素的模型的性能是否强大并在数据集中重复。在这里，我们评估了四个公开可用的乳房X线摄影数据集上五个已发表的最先进模型的性能。公共数据集的大小有限无法重新训练该模型，因此我们只能评估那些已通过预训练参数提供的模型。在可用测试数据的地方，我们复制了已发布的结果。但是，训练有素的模型在样本外数据上的表现较差，除非基于乳房X线检查检查的所有四个标准视图。我们得出的结论是，未来的进步将取决于一致的努力，以使公开可用的更多样化和更大的乳房X线摄影数据集。同时，应谨慎判断不伴随培训的独立验证模型的结果。

机器学习和深度学习方法对医学的计算机辅助预测成为必需的，在乳房X光检查领域也具有越来越多的应用。通常，这些算法训练，针对特定任务，例如，病变的分类或乳房X乳线图的病理学状态的预测。为了获得患者的综合视图，随后整合或组合所有针对同一任务培训的模型。在这项工作中，我们提出了一种管道方法，我们首先培训一组个人，任务特定的模型，随后调查其融合，与标准模型合并策略相反。我们使用混合患者模型的深度学习模型融合模型预测和高级功能，以在患者水平上构建更强的预测因子。为此，我们提出了一种多分支深度学习模型，其跨不同任务和乳房X光检查有效地融合了功能，以获得全面的患者级预测。我们在公共乳房X线摄影数据，即DDSM及其策划版本CBIS-DDSM上培训并评估我们的全部管道，并报告AUC评分为0.962，以预测任何病变和0.791的存在，以预测患者水平对恶性病变的存在。总体而言，与标准模型合并相比，我们的融合方法将显着提高AUC得分高达0.04。此外，通过提供与放射功能相关的特定于任务的模型结果，提供了与放射性特征相关的任务特定模型结果，我们的管道旨在密切支持放射科学家的阅读工作流程。

乳腺癌是全球女性中最常见的癌症。乳腺癌的早期诊断可以显着提高治疗效率。由于其可靠性，准确性和负担能力，计算机辅助诊断（CAD）系统被广泛采用。乳腺癌诊断有不同的成像技术。本文使用的最准确的是组织病理学。深度传输学习被用作提议的CAD系统功能提取器的主要思想。尽管在这项研究中已经测试了16个不同的预训练网络，但我们的主要重点是分类阶段。在所有测试的CNN中，具有剩余网络既有剩余网络既有剩余和启动网络的启发能力，均显示出最佳的特征提取能力。在分类阶段，Catboost，XGBOOST和LIGHTGBM的合奏提供了最佳的平均精度。 Breakhis数据集用于评估所提出的方法。 Breakhis在四个放大因素中包含7909个组织病理学图像（2,480个良性和5,429个恶性）。提出的方法的准确性（IRV2-CXL）使用70％的Breakhis数据集作为40倍，100X，200X和400X放大倍率的训练数据分别为96.82％，95.84％，97.01％和96.15％。大多数关于自动乳腺癌检测的研究都集中在特征提取上，这使我们参加了分类阶段。 IRV2-CXL由于使用软投票集合方法而显示出更好或可比较的结果，该合奏方法可以将Catboost，XGBoost和LightGBM的优势结合在一起。

乳腺癌是女性可能发生的最严重的癌症之一。通过分析组织学图像（HIS）来自动诊断乳腺癌对患者及其预后很重要。他的分类为临床医生提供了对疾病的准确了解，并使他们可以更有效地治疗患者。深度学习（DL）方法已成功地用于各种领域，尤其是医学成像，因为它们有能力自动提取功能。这项研究旨在使用他的乳腺癌对不同类型的乳腺癌进行分类。在这项研究中，我们提出了一个增强的胶囊网络，该网络使用RES2NET块和四个额外的卷积层提取多尺度特征。此外，由于使用了小的卷积内核和RES2NET块，因此所提出的方法具有较少的参数。结果，新方法的表现优于旧方法，因为它会自动学习最佳功能。测试结果表明该模型的表现优于先前的DL方法。

最近的一些研究描述了深层卷积神经网络，以诊断与人类专家相似甚至卓越表现的乳腺癌乳腺癌。最好的技术之一可以进行两种转移学习：第一个使用在自然图像上训练的模型来创建“补丁分类器”，该模型将小型子图表分类；第二个使用补丁分类器来扫描整个乳房X线照片并创建“单视图全图分类器”。我们建议进行第三次转移学习，以获取“两视图分类器”，以使用两种乳房X线摄影视图：双侧颅颅和中外侧倾斜。我们使用效率网络作为模型的基础。我们使用CBIS-DDSM数据集“端到端”训练整个系统。为了确保统计鲁棒性，我们使用以下方式两次测试系统，（a）5倍交叉验证； （b）数据集的原始培训/测试部门。我们的技术使用5倍的交叉验证达到0.9344的AUC（在ROC的误差率相等的误差率下，准确性，灵敏度和特异性为85.13％）。据我们所知，使用原始的数据集除法，我们的技术达到了0.8483，尽管我们知道的最高的AUC在此问题上，尽管每项工作的测试条件上的细微差异不允许进行准确的比较。推理代码和模型可在https://github.com/dpetrini/two-views-classifier上获得

计算机辅助诊断数字病理学正在变得普遍存在，因为它可以提供更有效和客观的医疗保健诊断。最近的进展表明，卷积神经网络（CNN）架构是一种完善的深度学习范式，可用于设计一种用于乳腺癌检测的计算机辅助诊断（CAD）系统。然而，探索了污染变异性因污染变异性和染色常规化的影响，尚未得到很好的挑战。此外，对于高吞吐量筛选可能是重要的网络模型的性能分析，这也不适用于高吞吐量筛查，也不熟悉。要解决这一挑战，我们考虑了一些当代CNN模型，用于涉及（1）的乳房组织病理学图像的二进制分类。使用基于自适应颜色解卷积（ACD）的颜色归一化算法来处理污染归一化图像的数据以处理染色变量; （2）应用基于转移学习的一些可动性更高效的CNN模型的培训，即视觉几何组网络（VGG16），MobileNet和效率网络。我们在公开的Brankhis数据集上验证了培训的CNN网络，适用于200倍和400x放大的组织病理学图像。实验分析表明，大多数情况下预染额网络在数据增强乳房组织病理学图像中产生更好的质量，而不是污染归一化的情况。此外，我们使用污染标准化图像评估了流行轻量级网络的性能和效率，并发现在测试精度和F1分数方面，高效网络优于VGG16和MOBILENET。我们观察到在测试时间方面的效率比其他网络更好; vgg net，mobilenet，在分类准确性下没有太大降低。

在分析筛查乳房X线照片时，放射科医生可以自然处理每个乳房的两个同侧视图，即颅底审计（CC）和中外侧 - 粘合剂（MLO）视图。这些多个相关图像提供了互补的诊断信息，并可以提高放射科医生的分类准确性。不幸的是，大多数现有的深度学习系统，受过全球标记的图像培训，缺乏从这些多种观点中共同分析和整合全球和本地信息的能力。通过忽略筛选发作的多个图像中存在的潜在有价值的信息，人们限制了这些系统的潜在准确性。在这里，我们提出了一种新的多视图全球分析方法，该方法基于全球一致性学习和对乳房X线照片中同侧观点的局部同时学习，模仿放射科医生的阅读程序。广泛的实验表明，在大规模的私人数据集和两个公开可用的数据集上，我们的模型在分类准确性和概括方面优于竞争方法，在该数据集和两个公开可用的数据集上，模型仅受到全球标签的培训和测试。

Age-related macular degeneration (AMD) is a degenerative disorder affecting the macula, a key area of the retina for visual acuity. Nowadays, it is the most frequent cause of blindness in developed countries. Although some promising treatments have been developed, their effectiveness is low in advanced stages. This emphasizes the importance of large-scale screening programs. Nevertheless, implementing such programs for AMD is usually unfeasible, since the population at risk is large and the diagnosis is challenging. All this motivates the development of automatic methods. In this sense, several works have achieved positive results for AMD diagnosis using convolutional neural networks (CNNs). However, none incorporates explainability mechanisms, which limits their use in clinical practice. In that regard, we propose an explainable deep learning approach for the diagnosis of AMD via the joint identification of its associated retinal lesions. In our proposal, a CNN is trained end-to-end for the joint task using image-level labels. The provided lesion information is of clinical interest, as it allows to assess the developmental stage of AMD. Additionally, the approach allows to explain the diagnosis from the identified lesions. This is possible thanks to the use of a CNN with a custom setting that links the lesions and the diagnosis. Furthermore, the proposed setting also allows to obtain coarse lesion segmentation maps in a weakly-supervised way, further improving the explainability. The training data for the approach can be obtained without much extra work by clinicians. The experiments conducted demonstrate that our approach can identify AMD and its associated lesions satisfactorily, while providing adequate coarse segmentation maps for most common lesions.

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。

Traditionally, deep learning methods for breast cancer classification perform a single-view analysis. However, radiologists simultaneously analyze all four views that compose a mammography exam, owing to the correlations contained in mammography views, which present crucial information for identifying tumors. In light of this, some studies have started to propose multi-view methods. Nevertheless, in such existing architectures, mammogram views are processed as independent images by separate convolutional branches, thus losing correlations among them. To overcome such limitations, in this paper we propose a novel approach for multi-view breast cancer classification based on parameterized hypercomplex neural networks. Thanks to hypercomplex algebra properties, our networks are able to model, and thus leverage, existing correlations between the different views that comprise a mammogram, thus mimicking the reading process performed by clinicians. The proposed methods are able to handle the information of a patient altogether without breaking the multi-view nature of the exam. We define architectures designed to process two-view exams, namely PHResNets, and four-view exams, i.e., PHYSEnet and PHYBOnet. Through an extensive experimental evaluation conducted with publicly available datasets, we demonstrate that our proposed models clearly outperform real-valued counterparts and also state-of-the-art methods, proving that breast cancer classification benefits from the proposed multi-view architectures. We also assess the method's robustness beyond mammogram analysis by considering different benchmarks, as well as a finer-scaled task such as segmentation. Full code and pretrained models for complete reproducibility of our experiments are freely available at: https://github.com/ispamm/PHBreast.

Pneumonia, a respiratory infection brought on by bacteria or viruses, affects a large number of people, especially in developing and impoverished countries where high levels of pollution, unclean living conditions, and overcrowding are frequently observed, along with insufficient medical infrastructure. Pleural effusion, a condition in which fluids fill the lung and complicate breathing, is brought on by pneumonia. Early detection of pneumonia is essential for ensuring curative care and boosting survival rates. The approach most usually used to diagnose pneumonia is chest X-ray imaging. The purpose of this work is to develop a method for the automatic diagnosis of bacterial and viral pneumonia in digital x-ray pictures. This article first presents the authors' technique, and then gives a comprehensive report on recent developments in the field of reliable diagnosis of pneumonia. In this study, here tuned a state-of-the-art deep convolutional neural network to classify plant diseases based on images and tested its performance. Deep learning architecture is compared empirically. VGG19, ResNet with 152v2, Resnext101, Seresnet152, Mobilenettv2, and DenseNet with 201 layers are among the architectures tested. Experiment data consists of two groups, sick and healthy X-ray pictures. To take appropriate action against plant diseases as soon as possible, rapid disease identification models are preferred. DenseNet201 has shown no overfitting or performance degradation in our experiments, and its accuracy tends to increase as the number of epochs increases. Further, DenseNet201 achieves state-of-the-art performance with a significantly a smaller number of parameters and within a reasonable computing time. This architecture outperforms the competition in terms of testing accuracy, scoring 95%. Each architecture was trained using Keras, using Theano as the backend.

乳腺癌是全球女性死亡的主要原因之一。如果在高级阶段检测到很难治疗，但是，早期发现可以显着增加生存机会，并改善数百万妇女的生活。鉴于乳腺癌的普遍流行，研究界提出早期检测，分类和诊断的框架至关重要。与医生协调的人工智能研究社区正在开发此类框架以自动化检测任务。随着研究活动的激增，加上大型数据集的可用性和增强的计算能力，预计AI框架结果将有助于更多的临床医生做出正确的预测。在本文中，提出了使用乳房X线照片对乳腺癌进行分类的新框架。所提出的框架结合了从新颖的卷积神经网络（CNN）功能中提取的强大特征，以及手工制作的功能，包括猪（定向梯度的直方图）和LBP（本地二进制图案）。在CBIS-DDSM数据集上获得的结果超过了技术状态。

With the rapid development of artificial intelligence (AI) in medical image processing, deep learning in color fundus photography (CFP) analysis is also evolving. Although there are some open-source, labeled datasets of CFPs in the ophthalmology community, large-scale datasets for screening only have labels of disease categories, and datasets with annotations of fundus structures are usually small in size. In addition, labeling standards are not uniform across datasets, and there is no clear information on the acquisition device. Here we release a multi-annotation, multi-quality, and multi-device color fundus image dataset for glaucoma analysis on an original challenge -- Retinal Fundus Glaucoma Challenge 2nd Edition (REFUGE2). The REFUGE2 dataset contains 2000 color fundus images with annotations of glaucoma classification, optic disc/cup segmentation, as well as fovea localization. Meanwhile, the REFUGE2 challenge sets three sub-tasks of automatic glaucoma diagnosis and fundus structure analysis and provides an online evaluation framework. Based on the characteristics of multi-device and multi-quality data, some methods with strong generalizations are provided in the challenge to make the predictions more robust. This shows that REFUGE2 brings attention to the characteristics of real-world multi-domain data, bridging the gap between scientific research and clinical application.

最近，大型高质量的公共数据集导致了卷积神经网络的发展，这些神经网络可以在专家病理学家水平上检测乳腺癌的淋巴结转移。许多癌症，无论起源地点如何，都可以转移到淋巴结。但是，收集和注释每种癌症类型的高量，高质量数据集都是具有挑战性的。在本文中，我们研究了如何在多任务设置中最有效地利用现有的高质量数据集，以实现紧密相关的任务。具体而言，我们将探索不同的训练和领域适应策略，包括预防灾难性遗忘，用于结肠和头颈癌症转移淋巴结中的灾难性遗忘。我们的结果表明，两项癌症转移检测任务的最新性能。此外，我们显示了从一种癌症类型到另一种癌症的反复适应以获得多任务转移检测网络的有效性。最后，我们表明，利用现有的高质量数据集可以显着提高新目标任务的性能，并且可以使用正则化有效地减轻灾难性遗忘。

在过去的几年中，卷积神经网络（CNN）占据了计算机视野的领域，这要归功于它们提取功能及其在分类问题中出色的表现，例如在自动分析X射线中。不幸的是，这些神经网络被认为是黑盒算法，即不可能了解该算法如何实现最终结果。要将这些算法应用于不同领域并测试方法论的工作原理，我们需要使用可解释的AI技术。医学领域的大多数工作都集中在二进制或多类分类问题上。但是，在许多现实生活中，例如胸部X射线射线，可以同时出现不同疾病的放射学迹象。这引起了所谓的“多标签分类问题”。这些任务的缺点是类不平衡，即不同的标签没有相同数量的样本。本文的主要贡献是一种深度学习方法，用于不平衡的多标签胸部X射线数据集。它为当前未充分利用的Padchest数据集建立了基线，并基于热图建立了可解释的AI技术。该技术还包括概率和模型间匹配。我们系统的结果很有希望，尤其是考虑到使用的标签数量。此外，热图与预期区域相匹配，即它们标志着专家将用来做出决定的区域。

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。

为了产生最大的影响，必须使用基于证据的决策制定公共卫生计划。创建机器学习算法是为了收集，存储，处理和分析数据以提供知识和指导决策。任何监视系统的关键部分是图像分析。截至最近，计算机视觉和机器学习的社区最终对此感到好奇。这项研究使用各种机器学习和图像处理方法来检测和预测疟疾疾病。在我们的研究中，我们发现了深度学习技术作为具有更广泛适用于疟疾检测的智能工具的潜力，通过协助诊断病情，可以使医生受益。我们研究了针对计算机框架和组织的深度学习的共同限制，计算需要准备数据，准备开销，实时执行和解释能力，并发现对这些限制的轴承的未来询问。

肺癌近年来一直是最普遍的疾病之一。根据该领域的研究，每年在美国确定超过20万个案件。不受控制的繁殖和肺细胞的生长导致恶性肿瘤形成。最近，深入学习算法，特别是卷积神经网络（CNN），已成为自动诊断疾病的高级方式。本文的目的是审查不同的模型，导致诊断早期肺癌的不同准确性和敏感性，并帮助该领域的医生和研究人员。这项工作的主要目的是确定基于深度学习的肺癌存在的挑战。经过系统地编写了调查，这些调查结合了定期的映射和文献综述，从2016年到2021年审查该领域的32次会议和期刊文章。在分析和审查条款后，正在回答条款中提出的问题。由于对相关文章的完全审查和系统化，本领域，这项研究优于该领域的其他综述文章。

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.

肺癌是癌症相关死亡率的主要原因。尽管新技术（例如图像分割）对于改善检测和较早诊断至关重要，但治疗该疾病仍然存在重大挑战。特别是，尽管治愈性分辨率增加，但许多术后患者仍会出现复发性病变。因此，非常需要预后工具，可以更准确地预测患者复发的风险。在本文中，我们探讨了卷积神经网络（CNN）在术前计算机断层扫描（CT）图像中存在的分割和复发风险预测。首先，随着医学图像分割的最新进展扩展，剩余的U-NET用于本地化和表征每个结节。然后，确定的肿瘤将传递给第二个CNN进行复发风险预测。该系统的最终结果是通过随机的森林分类器产生的，该分类器合成具有临床属性的第二个网络的预测。分割阶段使用LIDC-IDRI数据集，并获得70.3％的骰子得分。复发风险阶段使用了国家癌症研究所的NLST数据集，并获得了73.0％的AUC。我们提出的框架表明，首先，自动结节分割方法可以概括地为各种多任务系统提供管道，其次，深度学习和图像处理具有改善当前预后工具的潜力。据我们所知，这是第一个完全自动化的细分和复发风险预测系统。