医学图像分析的领域泛化综述

Oct, 2023

Domain Generalization for Medical Image Analysis: A Survey

Jee Seok Yoon, Kwanseok Oh, Yooseung Shin, Maciej A. Mazurowski, Heung-Il Suk

TL;DR医学图像分析（MedIA）是医学和医疗中不可或缺的工具，对疾病诊断、预测和治疗计划有所助益，深度学习（DL）取得的重大成就对其发展作出了显著贡献。然而，用于 MedIA 的 DL 模型在实际情况中仍然具有挑战性，在训练和测试样本之间的分布差异下无法进行泛化，也即所谓的分布偏移问题。本文综述了专门针对 MedIA 的领域泛化研究，全面地回顾了领域泛化技术在更广泛的 MedIA 系统中的相互作用，超越方法论，考虑到对整个 MedIA 工作流程的操作影响。具体而言，我们将领域泛化方法分为数据级、特征级、模型级和分析级方法。我们展示了这些方法如何在 MedIA 工作流程的不同阶段中使用，从数据获取到模型预测和分析。此外，我们还包括了用于评估这些方法的基准数据集和应用，并分析了各种方法的优缺点，揭示了未来的研究机会。

Abstract

medical image analysis (MedIA) has become an essential tool in medicine and healthcare, aiding in disease diagnosis, prognosis, and treatment planning, and recent successes in deep learning (DL) have made signifi

medical image analysis deep learning domain generalization media workflow distribution shift problem

发现论文，激发创造

医学图像分析领域广义化综述

医学图像分析（MedIA）作为计算机辅助诊断系统中的关键工具，近年来随着深度学习（DL）的进步而崭露头角。然而，当训练良好的深度模型在不同的医学站点、模态和序列上部署时往往会遇到显著的性能下降，即域偏移问题。针对这一问题，医学图像域泛化（DG）旨在通过在未知数据分布中有效泛化和鲁棒地执行，解决域偏移挑战。本文对该领域的重要发展进行了综述，包括对域偏移和医学领域域泛化的正式定义以及几个相关设置的讨论。随后，我们从数据操作、特征表示和模型训练三个角度总结了最近的方法，并详细介绍了每个角度的一些算法。此外，我们介绍了常用的数据集。最后，我们总结了现有文献，并提出了一些未来的潜在研究课题。为了支持此次调研，我们还创建了一个 GitHub 项目，收集了相关资源，链接为：https://this-URL-github-project

Feb, 2024

医学图像分类的深度学习模型泛化

近年来，我们不断发展了大量用于医学图像分析的深度学习模型，但仍然存在诸多挑战，如模型泛化性能、性能下降原因和如何克服性能下降等。本研究回顾了基于深度学习的分类模型的泛化方法，并讨论了未来的挑战，包括改进评估协议和基准以及实现稳健、泛化的医学图像分类模型的未来发展。

Mar, 2024

医学图像分析的领域自适应研究概述

介绍了机器学习在医学图像分析中的应用以及领域适应（domain adaptation）的最新进展，详细分类与总结了分为浅层模型和深层模型，分别包含有监督、半监督和无监督学习的领域适应模型，并简要总结了领域适应方法在医学图像数据集上的表现。

Feb, 2021

医学图像分割与域适应：综述

深度学习在医学影像数据分析应用中取得了显著的成功。然而，由于数据分布的差异导致的领域偏移使得深度学习模型在不同扫描仪的不同站点所收集的训练和测试数据上难以实现良好的泛化能力。领域适应作为一种有效手段旨在通过减少医学影像应用中的领域差距来应对这一挑战。本综述针对基于深度学习的医学图像分割领域适应方法进行了重点研究。我们首先介绍领域适应的动机和背景知识，然后全面回顾了医学图像分割中领域适应应用，并最后讨论了该领域的挑战、局限性和未来研究趋势，以促进领域适应在医学图像分割的方法学发展。我们的目标是为研究人员提供关于领域适应在医学图像分割研究中的最新参考文献。

Nov, 2023

多域改善医学图像分析的超出分布和数据有限情境

当前医学图像分析的机器学习方法主要集中在为特定任务开发定制模型，利用其目标域内的数据。最近，提出了基础模型，它结合了来自各种领域的数据，并展现出出色的泛化能力。本研究在此基础上引入了多领域医学图像的结合，包括不同的成像方式如 X 线、MRI、CT 和超声图像，以及各种视角如轴位、冠状位和矢状位。我们称之为多领域模型，并将其性能与特定模型进行了对比。研究结果强调了多领域模型在数据有限和常遇到的超出分布情况下的优越泛化能力，尤其在医疗应用中。多样数据的整合使多领域模型能够利用跨领域的共享信息，显著提高整体结果。举例而言，在器官识别方面，与传统专用模型相比，多领域模型的准确性可以提高 10%。

Oct, 2023

临床环境中领域泛化的经验框架

本研究基于多中心临床时间序列和医学影像数据，评估了 8 种领域泛化方法在现实世界医学成像数据上的性能，并对真实性产生的领域偏差和采样偏差而进行模拟压力测试，发现当前领域泛化方法在现实世界医学成像数据上的表现并不总是能够显著提升。然而，在临床时间序列数据的某些真实性突出情景下，这些领域泛化方法确实会呈现出一定的性能提升，建议在临床环境中采用最佳实践方法来进行领域泛化。

Mar, 2021

医疗人工智能中的泛化问题：发展可扩展模型的视角

医学人工智能算法的泛化水平可以通过建立一个分层三级评估系统来反映，该系统更好地反映了真实医疗情境的多样性，其中用于重新校准模型的目标领域数据可能可用也可能不可用，并且如果可用的话，可能或可能不会系统地提供参考标签。

Nov, 2023

泛化到未见领域：关于领域泛化的调查

这篇论文是对近年来领域泛化（即在一个或多个不同但相关的领域中学习出可以推广到看不见的测试领域的模型）领域的最新进展的首次回顾，涵盖了相关的理论、算法、数据集、应用，并提出了未来的研究方向。

Mar, 2021

医学图像分类的隐私保护受限领域泛化

本论文提出一种隐私保护的约束域泛化方法，通过在集中式服务端的信息聚合过程中应用新颖的梯度对齐损失，以期提高模型的泛化能力，将训练模型更好地泛化到 “未见过” 的但相关的医学图像

May, 2021

基于线性依赖正则化的医学影像分类领域泛化

本文提出了一种简单而有效的方法来提高医学成像分类中深度神经网络的泛化能力，该方法通过使用新的线性依赖正则化项进行变分编码学习代表性特征空间，以捕获从不同领域收集的医学数据之间的可共享信息。实验结果表明，与现有方法相比，我们的方法可以实现更好的跨领域泛化能力。

Sep, 2020