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Transformers in medical image analysis

Intelligent Medicine 2023年第1期3卷 59-78页

作者： Kelei He Chen Gan Zhuoyuan Li Islem Rekik Zihao Yin Wen Ji Yang Gao Qian Wang Junfeng Zhang dinggang shen Medical School of Nanjing University NanjingJiangsu 210093China National Institute of Healthcare Data Science at Nanjing University NanjingJiangsu 210093China BASIRA Laboratory Faculty of Computer and Informatics EngineeringIstanbul Technical UniversityIstanbulTurkey School of Science and Engineering ComputingUniversity of DundeeUK State Key Laboratory for Novel Software Technology Nanjing UniversityNanjingJiangsu 210093China School of Biomedical Engineering ShanghaiTech UniversityShanghai 201210China Department of Research and Development Shanghai United Imaging Intelligence Co.Ltd.Shanghai 200030China Shanghai Clinical Research and Trial Center Shanghai 201703China

Transformers have dominated the field of natural language processing and have recently made an impact in the area of computer vision.In the field of medical image analysis,transformers have also been successfully used in to full-stack clinical applications,including image synthesis/reconstruction,registration,segmentation,detection,and diagnosis.This paper aimed to promote awareness of the applications of transformers in medical image analysis.Specifically,we first provided an overview of the core concepts of the attention mechanism built into transformers and other basic components.Second,we reviewed various transformer architectures tailored for medical image applications and discuss their limitations.Within this review,we investigated key challenges including the use of transformers in different learning paradigms,improving model efficiency,and coupling with other techniques.We hope this review would provide a comprehensive picture of transformers to readers with an interest in medical image analysis.

关键词： Transformer Medical image analysis Deep learning Diagnosis Registration Segmentation Image synthesis Multi-task learning Multi-modal learning Weakly-supervised learning

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Neuroimage-Based Consciousness Evaluation of Patients with Secondary Doubtful Hydrocephalus Before and After Lumbar Drainage

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Neuroscience Bulletin 2020年第9期36卷 985-996页

作者： Jiayu Huo Zengxin Qi Sen Chen Qian Wang Xuehai Wu Di Zang Tanikawa Hiromi Jiaxing Tan Lichi Zhang Weijun Tang dinggang shen Institute for Medical Imaging Technology Shanghai Jiao Tong UniversityShanghai 200030China Department of Neurosurgery Huashan HospitalShanghai Medical CollegeFudan UniversityShanghai 200030China Neurosurgical Institute of Fudan University Shanghai Clinical Medical Center of NeurosurgeryShanghai Key Laboratory of Brain Function Restoration and Neural RegenerationShanghai 200030China State Key Laboratory of Medical Neurobiology and Ministry of Education Frontiers Center for Brain Science School of Basic Medical Sciences and Institutes of Brain ScienceFudan UniversityShanghai 200030China Department of Radiology Huashan HospitalFudan UniversityShanghai 200030China Department of Radiology and Biomedical Research Imaging Center University of North Carolina at Chapel HillChapel HillNC 27599USA Department of Brain and Cognitive Engineering Korea UniversitySeoul 02841Republic of Korea

Hydrocephalus is often treated with a cerebrospinal fluid shunt(CFS) for excessive amounts of cerebrospinal fluid in the brain.However,it is very difficult to distinguish whether the ventricular enlargement is due to hydrocephalus or other causes,such as brain atrophy after brain damage and surgery.The non-trivial evaluation of the consciousness level,along with a continuous drainage test of the lumbar cistern is thus clinically important before the decision for CFS is made.We studied 32 secondary mild hydrocephalus patients with different consciousness levels,who received T1 and diffusion tensor imaging magnetic resonance scans before and after lumbar cerebrospinal fluid drainage.We applied a novel machine-learning method to find the most discriminative features from the multi-modal neuroimages.Then,we built a regression model to regress the JFK Coma Recovery Scale-Revised(CRS-R) scores to quantify the level of consciousness.The experimental results showed that our method not only approximated the CRS-R scores but also tracked the temporal changes in individual patients.The regression model has high potential for the evaluation of consciousness in clinical practice.

关键词： Hydrocephalus Disorder of consciousness Structural imaging Feature selection Regression

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胎儿脑磁共振图像分割研究进展

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中国图象图形学报 2024年第3期29卷 561-585页

作者：陈健广梦婷陆冉林罗琴魏丽芳沈定刚福建理工大学电子电气与物理学院福州350118 福建农林大学计算机与信息学院福州350002 上海科技大学生物医学工程学院上海201210 上海联影智能医疗科技有限公司上海200232

医学影像是产前筛查、诊断、治疗引导和评估的重要工具,能有效避免胎儿脑的发育异常。近年来,磁共振成像在产前诊断中愈加重要,而实现自动、定量、精确地分析胎儿脑磁共振图像依赖于可靠的图像分割。因此,胎儿脑磁共振图像分割具有十分... 详细信息

医学影像是产前筛查、诊断、治疗引导和评估的重要工具,能有效避免胎儿脑的发育异常。近年来,磁共振成像在产前诊断中愈加重要,而实现自动、定量、精确地分析胎儿脑磁共振图像依赖于可靠的图像分割。因此,胎儿脑磁共振图像分割具有十分重要的临床意义与研究价值。由于胎儿图像中存在组织器官多、图像质量差及结构变化快等问题,胎儿脑磁共振图像的分割面临着巨大的困难与挑战。目前,尚未有文献对该领域的方法进行系统性的总结和分析,尤其是基于深度学习的方法。本文针对胎儿脑磁共振图像分割方法进行综述,首先,对胎儿脑磁共振图像的主要公开图谱/数据集进行详细说明;接着,对脑实质提取、组织分割和病灶分割方法进行全面的分类与分析;最后,对胎儿脑磁共振图像分割面临的挑战及未来的研究方向进行总结与展望。

关键词：胎儿脑磁共振成像(MRI) 数据集图像分割深度学习

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X-box binding protein 1 caused an imbalance in pyroptosis and mitophagy in immature rats with di-(2-ethylhexyl)phthalate-induced testis toxicity

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Genes & Diseases 2024年第2期11卷 935-951页

作者： Yifan Hong Xiazhu Zhou Qi Li Jing Chen Yuexin Wei Chunlan Long Lianju shen Xiangqin Zheng dinggang Li Xia Wang Chenjun Yu shengde Wu Guanghui Wei Department of Urology Children's Hospital of Chongqing Medical UniversityChongqing 400014China Pediatric Research Institute Children's Hospital of Chongqing Medical UniversityChongqing 400014China Chongqing Key Laboratory of Children Urogenital Development and Tissue Engineering Children's Hospital of Chongqing Medical UniversityChongqing 400014China Chongqing Key Laboratory of Pediatrics Children's Hospital of Chongqing Medical UniversityChongqing 400014China Ministry of Education Key Laboratory of Child Development and Disorders Children's Hospital of Chongqing Medical UniversityChongqing 400014China National Clinical Research Center for Child Health and Disorders Children's Hospital of Chongqing Medical UniversityChongqing 400014China China International Science and Technology Cooperation Base of Child Development and Critical Disorders Children's Hospital of Chongqing Medical UniversityChongqing 400014China

As a widely used plasticizer,di-(2-ethylhexyl)phthalate(DEHP)is known to induce significant testicular injury.However,the potential mechanism and effects of pubertal exposure to DEHP on testis development remain unclear.In vivo,postnatal day(PND)21 male rats were gavaged with 0,250,and 500 mg/kg DEHP for ten days.Damage to the seminiferous epithelium and disturbed spermatogenesis were observed after DEHP exposure.Meanwhile,oxidative stress-induced injury and pyroptosis were activated.Both endoplasmic reticulum(ER)stress and mitophagy were involved in this process.Monoethylhexyl phthalate(MEHP)was used as the biometabolite of DEHP in vitro.The GC-1 and GC-2 cell lines were exposed to 0,100μM,200μM,and 400μM MEHP for 24 h.Reactive oxygen species(ROS)generation,oxidative stress damage,ER stress,mitophagy,and pyroptosis were significantly increased after MEHP exposure.The ultrastructure of the ER and mitochondria was destroyed.X-box binding protein 1(XBP1)was observed to be activated and translocated into the nucleus.ROS generation was inhibited by acetylcysteine.The levels of antioxidative stress,ER stress,mitophagy,and pyroptosis were decreased as well.After the administration of the ER stress inhibitor 4-phenyl-butyric acid,both mitophagy and pyroptosis were inhibited.Toyocamycin-induced XBP1 down-regulation decreased the levels of mitophagy and pyroptosis.The equilibrium between pyroptosis and mitophagy was disturbed by XBP1 accumulation.In summary,our findings confirmed that DEHP induced a ROS-mediated imbalance in pyroptosis and mitophagy in immature rat testes via XBP1.Moreover,XBP1 might be the key target in DEHP-related testis dysfunction.

关键词： DEHP Mitophagy Pyroptosis Testicular development XBP1

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Mechanism by which Rab5 promotes regeneration and functional recovery of zebrafish Mauthner axons

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Neural Regeneration Research 2025年第6期20卷 1816-1824页

作者： Jiantao Cui Yueru shen Zheng Song dinggang Fan Bing Hu Center for Advanced Interdisciplinary Science and Biomedicine of IHM Division of Life Sciences and MedicineUniversity of Science and Technology of ChinaHefeiAnhui ProvinceChina

Rab5 is a GTPase protein that is involved in intracellular membrane trafficking. It functions by binding to various effector proteins and regulating cellular responses, including the formation of transport vesicles and their fusion with the cellular membrane. Rab5 has been reported to play an important role in the development of the zebrafish embryo;however, its role in axonal regeneration in the central nervous system remains unclear. In this study, we established a zebrafish Mauthner cell model of axonal injury using single-cell electroporation and two-photon axotomy techniques. We found that overexpression of Rab5 in single Mauthner cells promoted marked axonal regeneration and increased the number of intra-axonal transport vesicles. In contrast, treatment of zebrafish larvae with the Rab kinase inhibitor CID-1067700markedly inhibited axonal regeneration in Mauthner cells. We also found that Rab5 activated phosphatidylinositol 3-kinase(PI3K) during axonal repair of Mauthner cells and promoted the recovery of zebrafish locomotor function. Additionally, rapamycin, an inhibitor of the mechanistic target of rapamycin downstream of PI3K, markedly hindered axonal regeneration. These findings suggest that Rab5 promotes the axonal regeneration of injured zebrafish Mauthner cells by activating the PI3K signaling pathway.

关键词： axonal regeneration Mauthner cell nerve regeneration Rab5 zebrafish

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基于神经网络的自适应图像分割

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上海交通大学学报 1994年第S1期28卷 39-45页

作者：沈定刚戚飞虎

非均匀光照条件下的图像目标难以用阈值选取方法分割，本文使用神经网络建立自适应阈值曲面，以此作为图像分割的依据．自适应阈值曲面由图像中具有高Ｌａｐｌａｃｅ值的边缘拟合而成，拟合过程由神经网络实现．计算机摸拟证实了此设想... 详细信息

非均匀光照条件下的图像目标难以用阈值选取方法分割，本文使用神经网络建立自适应阈值曲面，以此作为图像分割的依据．自适应阈值曲面由图像中具有高Ｌａｐｌａｃｅ值的边缘拟合而成，拟合过程由神经网络实现．计算机摸拟证实了此设想的可行性以及相对阈值分割方法的优越性．

关键词：图像分割自适应阈值曲面神经网络

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中国医学影像人工智能20年回顾和展望

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中国图象图形学报 2022年第3期27卷 655-671页

作者：蒋希袁奕萱王雅萍肖振祥朱美芦陈泽华刘天明沈定刚电子科技大学生命科学与技术学院生物医学工程系成都611731 香港城市大学电机工程系中国香港999077 香港城市大学深圳研究院深圳518057 郑州大学信息工程学院郑州450001 美国佐治亚大学计算机科学系佐治亚雅典30602美国上海科技大学生物医学工程学院上海201210 上海联影智能医疗科技有限公司上海200230

在过去20年里,医学影像技术、人工智能技术以及这两项技术相结合的临床应用都取得了长足发展。中国在该领域的研究也取得卓越成就,并且在全世界范围内的贡献比例仍在逐步提高。为了记录和总结国内同行的科研成果,本文对中国医学影像人... 详细信息

在过去20年里,医学影像技术、人工智能技术以及这两项技术相结合的临床应用都取得了长足发展。中国在该领域的研究也取得卓越成就,并且在全世界范围内的贡献比例仍在逐步提高。为了记录和总结国内同行的科研成果,本文对中国医学影像人工智能过去20年的发展历程进行回顾和展望。重点分析了国内同行在公认的医学影像人工智能领域的国际顶级刊物Medical Image Analysis(MedIA)和IEEE Transactions on Medical Imaging(TMI)以及顶级会议Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention(MICCAI)发表的论文,定量统计了论文发表数量、作者身份、发表单位、作者合作链、关键词和被引次数等信息。同时总结了近20年中国医学影像人工智能发展进程中的重要事件,包括举办的医学影像人工智能知名国际和国内会议、《中国医学影像AI白皮书》的发布以及国内同行在COVID-19(corona virus disease 2019)期间的贡献,最后展望了中国医学影像人工智能领域未来的发展趋势。上述统计结果系统性地反映了在过去20年里中国在医学影像人工智能领域所取得的突出成绩。许多研究论文的作者将数据和源代码公开给全世界共享,为全世界医学影像人工智能的科研和教学做出了杰出贡献。通过本文中国医学影像人工智能领域的发展历程,可为医学影像人工智能同行,尤其为新一代的学者和学生提供科研和教学参考,也为继续促进和加强国际合作交流,为全世界该领域进一步的蓬勃发展做出重要贡献。

关键词：医学影像人工智能(AI) 发展历程国际合作定量统计

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结构图注意力网络的新冠肺炎轻重症诊断

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中国图象图形学报 2022年第3期27卷 750-761页

作者：刘彦北李赫南张长青肖志涛张芳隗英高耀宗石峰单飞沈定刚天津工业大学生命科学学院天津300387 天津光电检测技术与系统重点实验室天津300387 天津工业大学电子与信息工程学院天津300387 天津大学智能与计算学部天津300073 上海联影智能医疗科技有限公司上海200232 复旦大学附属公共卫生临床中心上海201508 上海科技大学生物医学工程学院上海201210

目的为辅助医生快速分辨新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)轻、重症患者,以便对症下药减轻医疗负担,提出一种基于结构图注意力网络的轻重症诊断算法。方法基于胸部CT图像提取的特定特征以及肺段间的位置关系构建结... 详细信息

目的为辅助医生快速分辨新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)轻、重症患者,以便对症下药减轻医疗负担,提出一种基于结构图注意力网络的轻重症诊断算法。方法基于胸部CT图像提取的特定特征以及肺段间的位置关系构建结构图,以肺部内不同肺段为节点,以提取特征为节点属性。采用图神经网络汇聚相邻节点特征,再利用池化层获取分别代表左肺叶和右肺叶特征的图表示。使用结构注意力机制计算左、右肺叶的感染情况对结果诊断的重要性,并依据重要性融合左、右肺叶图表示以得到最终图表示,最后执行分类任务。由于数据中存在明显的类别不平衡现象,采用Focal-Loss损失函数优化模型以减轻对分类结果的影响。结果实验将所提算法分别与传统机器学习方法和流行的图神经网络算法做性能对比。在重症诊断的准确率上,本文算法相较于传统机器学习方法和图神经网络算法分别取得14.2%~42.0%和3.6%~4.8%的提升。在AUC(area under curve)指标上,本文算法相较于上述两种算法分别取得8.9%~18.7%和3.1%~3.6%的提升。除此之外,通过消融实验发现具有结构注意力机制的算法相较于未使用的算法在SPE(specificity)、SEN(sensitivity)和AUC 3个指标上分别取得了2.4%、1.4%和1.1%的提升;应用Focal-Loss损失函数的算法相较于未使用的算法提升了2.1%、1.1%和0.9%。结论所提出的诊断模型综合了图神经网络以及结构注意力机制的优点,引入Focal-Loss损失函数,提升了困难样本的分类准确率,使诊断结果更加准确。

关键词：新冠肺炎(COVID-19)诊断图神经网络(GNN) 结构注意力机制拓扑结构图图分类

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中国医学物理学科的建设与探索专家共识

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中国医学物理学杂志 2024年第4期41卷 397-403页

作者：殷芳芳杨振宇蔡璟柏森陈敏斌陈明陈牧戴安伟单国平邓小武葛云耿建华耿立升胡春洪胡鹏胡伟刚黄晓延蒋承峰金献测黎田李左峰刘蔓居卢晓明倪昕晔潘玉藤秦颂兵秦文健邱杰全红沈定刚王大江王辉东王建良王理王石王为温宁吴锦昌杨益东姚毅尹勇于金明俞家华张红志张雷张艺宝赵维赵旭娜郑志鸿周超周光明周凌宏卓维海朱玉春昆山杜克大学医学物理研究生项目江苏昆山215316 香港理工大学智能可穿戴系统研究院中国香港999077 四川大学华西医院放疗科四川成都610041 昆山市第一人民医院肿瘤科江苏昆山215300 中山大学肿瘤防治中心广东广州510060 上海大骋医疗科技有限公司上海200082 昆山市中医医院肿瘤科江苏昆山215300 浙江省肿瘤医院放射物理科浙江杭州310005 南京大学电子科学与工程学院江苏南京210008 中国医学科学院肿瘤医院核医学科北京100021 北京航空航天大学物理学院北京100191 苏州大学附属第一医院放射科江苏苏州215006 上海科技大学生物医学工程学院上海201210 上海联影高新技术研究院有限公司上海201807 复旦大学附属肿瘤医院放射治疗中心上海200032 昆山市第一人民医院核医学科江苏昆山215300 温州医科大学附属第一医院放疗中心浙江温州325015 广州泰和质子中心广东广州510399 合肥离子医学中心安徽合肥230088 南京医科大学附属常州第二人民医院放疗科江苏常州213003 山东第一医科大学放射学院山东泰安271016 苏州大学附属第一医院放疗科江苏苏州215006 中国科学院深圳先进技术研究院广东深圳518055 北京协和医院放疗科北京100730 武汉大学物理科学与技术学院湖北武汉430072 上海联影智能医疗科技有限公司上海200232 杭州医学院医学影像学院浙江杭州310059 吉林大学第一医院放疗科吉林长春130061 昆山市第一人民医院放射科江苏昆山215300 上海联影医疗科技股份有限公司上海201807 清华大学工程物理系北京100084 中山大学中法核工程与技术学院广东珠海519085 上海交通大学医学院附属瑞金医院放射科上海200025 苏州市立医院放疗科江苏苏州215001 中国科学技术大学物理学院安徽合肥230026 苏州雷泰医疗科技有限公司江苏苏州215125 山东省肿瘤医院放疗科山东济南250117 苏州大学医学部放射医学与防护学院江苏苏州215006 中国医学科学院北京100021 北京大学肿瘤医院放射治疗科北京100142 瓦里安医疗设备有限公司北京100176 迈胜医疗设备有限公司江苏昆山215300 南华大学核科学技术学院湖南衡阳421001 南方医科大学生物医学工程学院广东广州510515 复旦大学放射医学研究所上海200032

本共识围绕医学物理学科的教育现状、专业方向建设、课程设计、实习要求及研究生毕业标准等方面探讨了中国医学物理学科的建设与发展,以应对社会对健康与医疗服务需求的增长及医疗设备国产化的挑战。目前,中国医学物理教育面临教育途径... 详细信息

本共识围绕医学物理学科的教育现状、专业方向建设、课程设计、实习要求及研究生毕业标准等方面探讨了中国医学物理学科的建设与发展,以应对社会对健康与医疗服务需求的增长及医疗设备国产化的挑战。目前,中国医学物理教育面临教育途径多样性、课程设计差异性、师资短缺等问题,在此,讨论了整合国际经验,构建全面、规范化的医学物理学科体系的策略,体系涵盖放射治疗物理、医学影像物理、核医学物理、放射防护物理、放射生物物理及放射工程物理等方向,并强调人工智能技术的融合,以提高诊疗的准确性和效率。此外,还探讨了医学物理研究生教育的改进,包括师资和教学环境建设、专业课程设置等;还需建立教学质量评估机构,确保教育内容与国际标准一致,反馈学生和雇主的需求。本共识提倡全面提升医学物理学科的规模和影响力,提升教育质量和专业水平,实现教育的精细化和精英化,并加强国内外合作,以期达到国际先进水平,支撑“健康中国2030”政策目标。

关键词：医学物理学科建设教育体系临床应用国际合作

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自然语言处理在医学影像分析中的应用

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中南大学学报（医学版） 2022年第8期47卷 981-993,F0002页

作者：刘正梁贺孟申姜作伟吴子豪戴海星张练罗思一韩甜乐李响蒋希朱大江蔡晓妍葛宝刘伟刘军沈定刚刘天明佐治亚大学计算机学院美国佐治亚雅典30602 陕西师范大学物理学与信息技术学院西安710119 西北工业大学自动化学院西安710072 梅奥医学中心放射肿瘤科美国亚利桑那凤凰城85054 西安交通大学电子与信息学部西安710049 马萨诸塞州总医院和哈佛医学院美国马萨诸塞波士顿02114 电子科技大学生命科学与技术学院成都611731 德克萨斯大学阿灵顿分校计算机科学与工程系美国德克萨斯阿灵顿76019 中南大学湘雅二医院放射科长沙410011 上海科技大学生物医学工程学院上海201210

自然语言处理和医学影像的发展使深度学习模型能够在各种领域和各种数据模态中表现出出色的通用性。这些进步不仅加深了对数据的理解,而且促进了学界对最先进架构及其前景的认识。医学影像研究人员已经认识到仅针对图像研究的不足之处,... 详细信息

自然语言处理和医学影像的发展使深度学习模型能够在各种领域和各种数据模态中表现出出色的通用性。这些进步不仅加深了对数据的理解,而且促进了学界对最先进架构及其前景的认识。医学影像研究人员已经认识到仅针对图像研究的不足之处,以及对多模态输入进行综合分析的重要意义。但是,目前相关综述论文的缺乏不利于这个研究方向的发展。本篇综述介绍了自然语言处理和医学图像结合这一领域的背景,并分5个主题回顾现有文献的研究目标、模型架构、目标任务、实验数据和性能指标,还对该领域未来可能的发展方向进行简要描述,旨在为研究人员和医护人员提供现有学术研究的详细总结,提出理性的见解,进而促进未来的研究。

关键词：医学影像自然语言处理深度学习多模态输入

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