Пневмония на снимке рентгена фото: симптомы, причины, лечение, проведение флюорографической диагностики, разъяснения врача с фото

Содержание

Пневмония фото рентген с описанием

Рентгенография – один из основных и обязательных методов исследования, проведение которого необходимо при подозрении на пневмонию. Посредством рентгена подтверждается или исключается диагноз. Только так врач может увидеть полную картину развития заболевания и сделать необходимое заключение.

Повторные проведения рентгенографии позволяют отслеживать динамику патологического процесса, анализировать эффективность лечения, выявлять развитие осложнений. Рентгенодиагностика также проводится после лечения, чтобы оценить состояние легких после болезни.

Описание рентгенологического исследования

Рентгенография области грудной клетки является методом передачи изображения легких на специальную пленку. Проецирование изображения осуществляется благодаря просвечиванию структур организма рентгеновскими лучами.

Базируется принцип рентгенографии на способности рентгеновских лучей проходить сквозь ткани человеческого организма. Этот метод неинвазивный, процедура совершенно безболезненна (пациент ничего не чувствует), но рентгеновские лучи проходят сквозь ткани с разными показателями плотности по-разному. Проецирование изображения анатомических структур на снимке осуществляется благодаря изменению интенсивности рентгеновского излучения при прохождении сквозь структуры и органы разной плотности.

При этом важно понимать, что рентгенограмма (рентгеновский снимок) является двухмерным изображением, при том, что любые исследуемые анатомические структуры – трехмерные объекты.

По этой причине, чтобы получить максимум информации о состоянии органа и оценить развитие пневмонии рентген принято делать в двух проекциях (передней и боковой). В попытках повысить результативность исследования, делают снимок в косой или диагональной проекции. Однако, подобное практикуется редко.

Рентгенография позволяет осуществлять детальное изучение определенных участков легкого, которые по мнению врача, вызывают подозрения. Для этого проводится фокусировка на интересующем участке и получается локализованное изображение очага воспаления.

В зависимости от метода проведения рентгена, выделяют:

Обзорный – проводится рентген легких целиком.
Прицельный – снимок определенного участка.

Что касается основных целей проведения рентгенодиагностики у взрослых людей с пневмонией, они следующие:

Подтверждение диагноза, а также определение вида патологического процесса и масштабов поражения легочной ткани.
Отслеживание динамики развития болезни с целью определить эффективность проводимого лечения.
В целях отслеживания или предупреждения развития осложнений.
Также рентген проводится после выздоровления, чтобы оценить структуру легких, предпринять меры по реабилитации пациента и устранению остаточных явлений после перенесенного заболевания.

Как выглядит воспаление легких у взрослых на фото?

Расшифровать данные рентгеновского снимка способен только опытный рентгенолог. Также необходимо знать, что основным рентгенологическим признаком воспаления легких является участок или участки затемнения легочного поля. Однако, здоровые легкие на снимке имеют темный цвет, в то время как затемнения являются белыми участками.

Теперь рассмотрим различные виды пневмонии на фото рентгеновских снимков.

Очаговая

Данному виду патологии свойственно поражение небольших участков легочной ткани. Изображение очаговой пневмонии прослеживается плохо, затемнения могут быть средней или вовсе слабой интенсивности. Размеры очагов поражения в среднем достигают полутора сантиметров, при отсутствии лечения их количество увеличивается. На фото ниже изображен пример правосторонней очаговой пневмонии.

Крупозная или долевая

Данной форме характерно формирование больших участков поражения легочной ткани. Патологический процесс может охватывать как одно, так и оба легких. На иллюстрации ниже показана тяжелая форма крупозной пневмонии.

Сегментарная

При сегментарной форме происходит поражение целого сегмента легкого. При этом пораженный участок исключается из процессов газообмена, что приводит к серьезным затруднениям дыхательного процесса. На иллюстрации ниже изображена правосторонняя сегментарная пневмония.

Интерстициальная

Происходит поражение соединительной ткани, окружающей альвеолярные структуры и кровеносные сосуды легких. На снимке характеризуется формированием участка уплотнения малой интенсивности, может поражать обе доли дыхательного органа. На фото ниже множество светлых разводов в легочном рисунке говорят о наличии интерстициальной инфильтрации.

Важно! Многие задаются вопросом, может ли рентген не показать воспаление легких. К сожалению, такое возможно, но преимущественно на ранних стадиях развития воспаления, когда поражение легочной ткани незначительное.

Помимо понимания того, как на снимке выглядит тот или иной вид пневмонии, важно знать, что покажет исследование после перенесенного заболевания. В подобных случаях результаты рентгенологического исследования приобретают следующие изменения:

Уменьшение площади поражения легочной ткани.
Изменение цвета участков поражения от светлого к более темному.
Если имелись крупные очаги воспаления, они уменьшаются.
После перенесенной пневмонии отмечается увеличение корневой области легкого.
Также на изображении проекции органа могут присутствовать следы рубцевания тканей.

Иными словами, рентгенодиагностика до и после болезни в значительной мере отличается. Однако изображение, полученное сразу после проведенной терапии, может не показать серьезных различий. Дело в том, что для восстановления структур легкого требуется время, а также многое зависит от вида перенесенной пневмонии и степени ее прогрессирования. Это значит, что нельзя с уверенностью сказать, каким должен быть снимок после выздоровления пациента. Каждый случай уникален.

Результаты

Расшифровывая результаты рентгенологического исследования по снимку, специалист уделяет внимание любым патологическим изменениям. Анализируется локализация очага воспаления, его размеры, форма, ограниченность. При этом, если сравнивать рентген и флюорографию, первый метод диагностики является более информативным уже потому, что размеры проекционного изображения гораздо больше.

Еще одним неоспоримым плюсом рентгенографии является тот факт, что снимок делается в двух проекциях. Это позволяет обнаружить патологические изменения, которые могут быть не видны только в прямой проекции.

При «чтении» рентгенографического снимка врач принимает во внимание изменения по виду (зависят от размера), степени интенсивности затемнения и области поражения.

Деление очагов по видам следующее:

мелкие – размером не более 2 мм,
средние – 3-7 миллиметров,
крупные – в пределах 8-11 миллиметров,
фокусные – их размер начинается от 12 мм, но они могут охватывать весь орган.

Выделяют 3 вариации градации очагов по степени интенсивности:

начальная степень воспаления – цвет очага темнее кости, но светлее здоровых участков легочной ткани,
средняя степень воспаления – цвет очага примерно совпадает с отображение костей на рентгене,
тяжелая степень – яркие светлые пятна или области в легочной проекции.

Касательно областей поражения, выделяют одностороннюю и двустороннюю пневмонию в соответствие с тем, в какой доле парного органа образовался воспалительный процесс. В описании рентгенограммы врач-рентгенолог фиксирует все показатели, после чего ставится основной диагноз (если не требуется дополнительной диагностики).

Ограничение на проведение процедуры

Рентгенодиагностика органов грудной клетки имеет одно неоспоримое преимущество – проведение процедуры не требует специальных приготовлений, помимо соблюдения элементарных правил гигиены. Однако, у этого исследования есть несколько противопоказаний:

возраст пациента младше 14 лет,
беременность,
открытые кровотечения.

Обратите внимание! Перечисленные противопоказания не являются строгими, они лишь рекомендательные. Это значит, что, если для лечения беременной женщины или ребенка необходим рентген и от этого может зависеть жизнь пациента, то проведение диагностики возможно.

Заключение

Несмотря на развитие медицины, рентгенография по сей день остается основными методом диагностирования воспаления легких. К рентгену прибегают в первую очередь, если присутствуют признаки развития пневмонии. Очень часто именно рентген является тем исследованием, которое даст необходимое представление о течении пневмонии и позволит врачу назначить лечение.

Загрузка…

пневмония при COVID-19 похожа на пневмонию при свином гриппе

В последнее время, говоря о способах выявления пневмонии как одного из показателей наличия в организме человека коронавируса, речь всё чаще заходит о компьютерной томографии. Считается, что это лучшая диагностика заболевания. Так ли это, мы спросили у заведующего рентгеновским кабинетом филиала №12 Гомельской центральной городской поликлиники Марины Лукьяновой. За свою профессиональную жизнь она видела немало пневмоний: застала и 2009 год, когда к нам пришёл свиной грипп, который тоже их вызывал, спасает пациентов и сейчас — во время пандемии коронавируса.

КТ ЛУЧШЕ НЕ УВЛЕКАТЬСЯ

Насколько рентген отличается от флюорографии, настолько же компьютерная томография разнится с рентгеном. Чтобы было понятнее, врач предлагает сравнить мобильные телефоны первого поколения с кнопочными, но уже оснащёнными радиоприёмником и фотокамерой. А последние, в свою очередь, с гаджетами новейших моделей, представляющих собой миниатюрные компьютеры.

— Компьютерная томография хороша тем, что это более углублённый, а, значит, гораздо более информативный метод диагностики, — поясняет Марина Лукьянова. — «Срезы» исследуемых органов берутся буквально по миллиметру. Только при компьютерной томографии можно увидеть эффект так называемого «матового стекла» — рентгенологический симптом, который отражает различные патологические изменения в лёгочной ткани на уровне альвеол. Выглядит он как туманное снижение прозрачности лёгочной ткани с дифференцируемым рисунком сосудов и бронхов на этом фоне. На рентгеновском снимке ничего похожего увидеть невозможно. Опытный специалист по косвенным признакам может лишь догадываться о наличии данного симптома.

Заведующая рентгеновским кабинетом Марина Лукьянова.

И всё же врач не рекомендует читателям чересчур увлекаться КТ. Хотя бы из соображений лучевой нагрузки. Если при рентгеновском обследовании доза облучения человека составляет примерно 0,015 миллизивертов, то на КТ она может превышать 3-4 миллизиверта.

ОЧЕВИДНОЕ УВИДИТ НЕ КАЖДЫЙ

Рентгеновское обследование пациентов в 12-м филиале проводится с помощью аппарата «Унискан». В основе его работы лежит цифровая система визуализации и обработки изображения. Преимущество цифровой техники состоит в том, что динамический диапазон детекторов приёмного устройства на таком аппарате гораздо шире, чем у рентгеновской плёнки. С помощью компьютерной обработки это позволяет добиваться оптимального качества изображений.

У аппарата «Унискан» рентгенолаборант Наталья Езерская.

Ещё один несомненный плюс — из процесса получения изображения исключён такой этап, как проявление рентгеновской плёнки. Другими словами, при наличии такой техники с хорошо отработанными режимами съёмки надо ещё умудриться получить некачественный снимок.

В качестве примера рентгенолог демонстрирует недавно сделанное «фото»:

— Здесь наблюдается усиленный рисунок, неоднородная фильтрация, изображение малоинтенсивное, нежное. Это яркие свидетельства вирусной пневмонии. К слову, пневмония при COVID-19 похожа на пневмонию и при свином гриппе.

Откровенно признаюсь, что ничего, кроме белых и тёмных участков не вижу. Марина Лукьянова терпеливо поясняет:

— При рентгене луч проходит через ткани. Чем плотнее ткань, тем больше этого луча она захватит. Воздух же вообще проницаем. Поэтому если на снимке те же лёгкие выглядят чёрными по отношению, скажем, к костям грудной клетки, значит что-то с ними не в порядке.

Вроде всё понятно. Неясным остаётся только, как Марина Лукьянова умудряется в 90% случаев не только выявлять наличие пневмонии, но и практически безошибочно распознавать природу заболевания.

— Ничего сложного в этом нет, — терпеливо объясняет рентгенолог. — При бактериальной пневмонии на снимке рисунок выглядит гораздо грубее, интенсивнее. Это видно даже не специалисту.

В качестве доказательства Марина Лукьянова выводит на монитор два снимка. На одном лёгкие человека, поражённые бактериальной пневмонией, на втором — вирусной.

— Видите?

Вижу, что… ничего не вижу. Хотя, чтобы не показаться уж вовсе недалёким дальтоником, на всякий случай согласно качаю головой: да-да, конечно, разница огромная…

БАКТЕРИИ ПРЕОБЛАДАЮТ

И тут же перевожу разговор на другую тему: как много в последнее время выявляется пневмоний? Оказывается, по-разному. В предыдущую смену, например, наличие заболевания Марина Лукьянова не выявила ни у одного из пациентов. А за день до этого установила сразу четыре случая.

Но, подчёркивает врач, в последующем к так называемым «ковидным» относятся лишь около двух процентов заболевших. У остальных пневмония имеет бактериальную этимологию. Что, однако, тоже крайне неприятно.

— Обычно с середины весны кривая заболеваемости воспалением лёгких идёт вниз. Но нынешняя, когда даже в мае приходилось утепляться, исключение. Холодный воздух в сочетании с перепадом суточных температур создаёт благоприятную среду для распространения болезнетворных вирусов и бактерий. Что на фоне разгула коронавируса достаточно опасно, — делает акцент Марина Лукьянова. — Если на протяжении четырёх дней человека лихорадит и болезненные симптомы не проходят даже после ударных доз парацетамола, есть повод немедленно обратиться к врачу.

Автор: Александр Евсеенко. Фото: Вячеслав Коломиец

Подпишитесь на наш канал в Яндекс.Дзен

Пневмония на снимке флюорографии: краткое описание, как выглядит

Пневмония на снимке флюорографии: краткое описание, как выглядит li { font-size:1. 06rem; }
}.sidebar .widget { padding-left: 20px; padding-right: 20px; padding-top: 20px; }::selection { background-color: #4f4f4f; }
::-moz-selection { background-color: #4f4f4f; }a,.themeform label .required,#flexslider-featured .flex-direction-nav .flex-next:hover,#flexslider-featured .flex-direction-nav .flex-prev:hover,.post-hover:hover .post-title a,.post-title a:hover,.sidebar.s1 .post-nav li a:hover i,.content .post-nav li a:hover i,.post-related a:hover,.sidebar.s1 .widget_rss ul li a,#footer .widget_rss ul li a,.sidebar.s1 .widget_calendar a,#footer .widget_calendar a,.sidebar.s1 .alx-tab .tab-item-category a,.sidebar.s1 .alx-posts .post-item-category a,.sidebar.s1 .alx-tab li:hover .tab-item-title a,.sidebar.s1 .alx-tab li:hover .tab-item-comment a,.sidebar.s1 .alx-posts li:hover .post-item-title a,#footer .alx-tab .tab-item-category a,#footer .alx-posts .post-item-category a,#footer .alx-tab li:hover .tab-item-title a,#footer .alx-tab li:hover .tab-item-comment a,#footer .alx-posts li:hover . post-item-title a,.comment-tabs li.active a,.comment-awaiting-moderation,.child-menu a:hover,.child-menu .current_page_item > a,.wp-pagenavi a,.entry.woocommerce div.product .woocommerce-tabs ul.tabs li.active a{ color: #4f4f4f; }.themeform input[type=»submit»],.themeform button[type=»submit»],.sidebar.s1 .sidebar-top,.sidebar.s1 .sidebar-toggle,#flexslider-featured .flex-control-nav li a.flex-active,.post-tags a:hover,.sidebar.s1 .widget_calendar caption,#footer .widget_calendar caption,.author-bio .bio-avatar:after,.commentlist li.bypostauthor > .comment-body:after,.commentlist li.comment-author-admin > .comment-body:after,.themeform .woocommerce #respond input#submit.alt,.themeform .woocommerce a.button.alt,.themeform .woocommerce button.button.alt,.themeform .woocommerce input.button.alt{ background-color: #4f4f4f; }.post-format .format-container { border-color: #4f4f4f; }.sidebar.s1 .alx-tabs-nav li.active a,#footer .alx-tabs-nav li.active a,.comment-tabs li.active a,.wp-pagenavi a:hover,. wp-pagenavi a:active,.wp-pagenavi span.current,.entry.woocommerce div.product .woocommerce-tabs ul.tabs li.active a{ border-bottom-color: #4f4f4f!important; }

.search-expand,
#nav-topbar.nav-container { background-color: #282828}@media only screen and (min-width: 720px) {
#nav-topbar .nav ul { background-color: #282828; }
} #header { background-color: #dddddd; }
@media only screen and (min-width: 720px) {
#nav-header .nav ul { background-color: #dddddd; }
]]>

Рентгеновский снимок пневмонии

, Стоковые Фотографии и Роялти-Фри Изображения рентгеновский снимок пневмонии

рентгеновский снимок пневмонии, Стоковые Фотографии и Роялти-Фри Изображения рентгеновский снимок пневмонии | Старший врач изучает рентгенологическое изображение грудной клетки человека для постановки диагноза. Коллекция легких туберкулеза. Рентген грудной клетки: показывает очаговую инфильтрацию, интерстициальную инфильтрацию, альвеолярную инфильтрацию, полость, фиброз легких из-за инфекции Mycobacterium tuberculosis Анатомия легких респираторной системы человека. 3D-рентген грудной клетки у мужчин во время пневмонии. Септическая пневмония. Пневмония с дыхательной недостаточностью. Пневмония с дыхательной недостаточностью. Пневмония — Воспалительное состояние легких. 3D Вирусная инфекция Рентгеновское изображение грудной клетки человека Легочный туберкулез (ТБ): рентгенограмма грудной клетки показывает альвеолярную инфильтрацию в обоих легких из-за инфекции туберкулеза микобактериями Туберкулез легких (ТБ): рентгенография грудной клетки показывает инфильтрацию альвеол Плевральный выпот, бронхоэктазы) Инфекция легких Рентген грудной клетки Рентген грудной клетки.Рентген грудной клетки 2 вида, показывающие нормальную и ненормальную анатомию легких и дыхательной системы человека. Врачи изучают рентгеновский снимок в больнице. легкие с лекарствами. рентгеновское изображение грудной клетки человека. Анатомия легких. 3DMedicineРентгеновское изображение грудной клетки человека Врач смотрит на рентгеновское изображение легких. На рентгеновском снимке грудной клетки виден узелок на плевральной основе размером 3 см в верхней доле Lt со сращенным краем. Утолщение ближайшей плевры. Узловая инфильтрация при RUL. Нормальный размер сердца. дифференциальная диагностика CA легкого, гранулема TB. Врачи исследуют рентгеновское изображение легких. Врач смотрит на рентгеновский снимок. Сборник туберкулеза легких. Рентген грудной клетки: показывает очаговую инфильтрацию, интерстициальную инфильтрацию, альвеолярную инфильтрацию, полость, фиброз легких из-за инфекции Mycobacterium tuberculosis Анатомия легких респираторной системы человека. 3DMedicineHuman Respiratory System Lungs Anatomy. 3D-иллюстрация респираторной системы человека, анатомия легких. 3D-иллюстрация воспаленных и инфицированных легких. Коллекция заболеваний легких (туберкулез легких, плевральный выпот, бронхоэктаз) Стетоскоп на фоне рентгеновских снимков Врач осматривает рентгенограмму грудной клетки , форма, держа руку на подбородке, глядя на рентгеновский снимок легких, пытаясь установить диагноз, изолированные на сером фоне. 3D иллюстрации респираторной системы человека, анатомия легких. Анатомия легких человека.Врач изучает рентгеновский снимок Две женщины-врачи смотрят на рентгеновские снимки в больнице. Врач проверяет рентген легких пациента, лечение бронхиальных заболеваний, пневмония. Женский терапевт анализирует рентген легких, результаты обследования пациента, диагноз

Рентген грудной клетки. Рентген грудной клетки пневмонии, Стоковые Фотографии и Роялти-Фри Изображения рентгеновский снимок грудной клетки пневмонии

рентген грудной клетки | Depositphotos® Коллекция туберкулеза легких. Рентген грудной клетки: показывает очаговую инфильтрацию, интерстициальную инфильтрацию, альвеолярную инфильтрацию, полость, фиброз легких, вызванный инфекцией Mycobacterium tuberculosis Рентгеновское изображение Пневмония с дыхательной недостаточностью Рентген легких Туберкулез легких (ТБ): рентгеновский снимок грудной клетки показывает альвеолярную инфильтрацию в обоих легких из-за инфекции туберкулеза микобактерий Туберкулез легких (ТБ): рентгенограмма грудной клетки показывает альвеолярную инфильтрацию Рентген грудной клетки 2 вида: нормальная и аномальная заболеваний легких (туберкулез легких, плевральный выпот, бронхоэктатическая болезнь) Рентген грудной клеткиЖенщина-врач внимательно смотрит на рентген легких, риск бронхита, здоровье Рентген грудной клетки показывает интерстициальную легочную инфильтрацию с сухими полостями обоих легких Импрессия: туберкулез легких Рентген грудной клетки показывает узелок на плевральной основе размером 3 см в верхней доле Lt с сращенным краем. Утолщение ближайшей плевры. Узловая инфильтрация при RUL. Нормальный размер сердца. дифференциальная диагностика СА легкого, туберкулезная гранулема // Сборник туберкулеза легких. Рентген грудной клетки: показывает очаговую инфильтрацию, интерстициальную инфильтрацию, альвеолярную инфильтрацию, полость, фиброз легких из-за инфекции Mycobacterium tuberculosis Коллекция заболеваний легких (туберкулез легких, плевральный выпот, бронхоэктаз) Врач смотрит на рентгенографию. 3D иллюстрации легких в теле человека. Заболевание легких (туберкулез легких, плевральный выпот, бронхоэктазы) Рентген грудной клетки показывает узелок на плевральной основе размером 3 см в верхней доле Lt со сращенным краем.Утолщение ближайшей плевры. Узловая инфильтрация при RUL. Нормальный размер сердца. дифференциальная диагностика CA легких, гранулема ТБ. Рентген смартфонаВрач смотрит на рентгенографию Сбор туберкулеза легких. Рентген грудной клетки: показывает очаговую инфильтрацию, интерстициальную инфильтрацию, альвеолярную инфильтрацию, полость, фиброз легких из-за инфекции Mycobacterium tuberculosis Рентген грудной клетки, вид спереди ): Рентген грудной клетки показывает альвеолярную инфильтрацию в обоих легких из-за инфекции туберкулезом микобактерий Рентген грудной клетки мужчины после пневмонии Бронхоэктазия Молодой врач-мужчина изучает рентгеновское изображение Легочный туберкулез с острой дыхательной недостаточностью (рентгеновский снимок грудной клетки старого пациента показывает как альвеолярную, так и интерстициальную инфильтрацию легкое с эндотрахеальной трубкой), вызванное микобактериями туберкулеза; туберкулез легких (рентгенограмма грудной клетки ребенка: показывает пятнистую инфильтрацию в правом среднем легком); туберкулез легких (рентгенограмма грудной клетки ребенка: показывает пятнистую инфильтрацию в правом среднем легком). туберкулез, плевральный выпот, бронхоэкта sis) Бронхоэктазия Портрет женщины-врача, держащей результаты рентгена грудной клетки и использующей туберкулез легких.Рентген грудной клетки: ателектаз правого легкого Туберкулез легких: рентгенограмма грудной клетки показывает альвеолярную инфильтрацию в обоих легких из-за инфекции туберкулеза микобактериями Трехмерное изображение легких в теле человека Довольно молодая женщина-врач смотрит на рентген Туберкулез легких (Рентген грудной клетки) ребенка: показывают пятнистую инфильтрацию в правом среднем легком) Пульмонолог и хирург смотрят рентген Рентген брюшной полости Остановить туберкулез (туберкулез) (человеческая кость поднимает руку) (все тело: голова, череп, шея, позвоночник, плечо, плечо, локоть, предплечье, запястье, палец, грудь, сердце ребро спина брюшная полость таз бедро бедро колено нога голеностопная стопа) 3D-иллюстрация легких человека Хирург, смотрящий на рентгенографию, доктор, смотрящий на рентгенографию Туберкулез легких с острой дыхательной недостаточностью (рентгеновский снимок грудной клетки старого пациента показывает альвеолярную и интерстициальную инфильтрацию обоих легких с эндотрахеальной трубкой) из-за микобактерии туберкулеза Врач с бородой и в халате изучает рентген грудной клетки Рентген легких мужчины 70-х годов Врач исследует легкое легочная пневмония

, Стоковые Фотографии и Роялти-Фри Изображения легочная пневмония

легочная пневмония, Стоковые Фотографии и Роялти-Фри Изображения легочная пневмония | Старший врач исследует рентгенологическое изображение грудной клетки человека для постановки медицинского диагноза. Коллекция легочного туберкулеза.Рентген грудной клетки: показывает очаговую инфильтрацию, интерстициальную инфильтрацию, альвеолярную инфильтрацию, полость, фиброз легких из-за инфекции Mycobacterium tuberculosis Рентген грудной клетки мужчины во время пневмонии дыхательная недостаточность Меловая доска с концепцией пневмонии. 3D иллюстрации. Врач смотрит на рентгенографию Молодая женщина проходит обследование на пневмонию своим семейным врачом. Рентгеновское изображение грудной клетки человека. Легочный туберкулез (ТБ): рентгеновский снимок грудной клетки показывает альвеолярную инфильтрацию в обоих легких из-за инфекции туберкулеза микобактериями. -ray показать альвеолярную инфильтрацию легких респираторной системы человека с анатомией альвеол.3D Больной старик, пожилой парень, тяжелая инфекция, боль в груди Коллекция заболеваний легких (туберкулез легких, плевральный выпот, бронхоэктатическая болезнь) Рентген грудной клетки Рентген грудной клетки 2 вида, показывающие нормальный и ненормальный рентген грудной клетки. — Пневмония. Медицинская концепция. Болезнь легочной боли Рентген грудной клетки показывает интерстициальную легочную инфильтрацию с сухими полостями обоих легких. Импрессия: туберкулез легких. Легкие дыхательной системы человека с анатомией альвеол. 3D Рак легких, Сборник по туберкулезу легких.Рентген грудной клетки: показывает очаговую инфильтрацию, интерстициальную инфильтрацию, альвеолярную инфильтрацию, полость, фиброз в легких из-за инфекции Mycobacterium tuberculosis Туберкулез легких (ТБ): рентгенограмма грудной клетки показывает альвеолярную инфильтрацию в обоих легких из-за инфекции Mycobacterium tuberculosis. Грудная клетка Больной старик, пожилой парень, тяжелая инфекция, боль в груди. Рентгеновское изображение грудной клетки человека. Рентгенограмма грудной клетки показывает плевральный узелок размером 3 см в верхней доле Lt с сращенным краем. Утолщение ближайшей плевры.Узловая инфильтрация при RUL. Нормальный размер сердца. дифференциальная диагностика легкого CA, гранулема ТБ. Врач со стетоскопом, исследующий рентгеновские фотографии, изолированные на белом. 3D иллюстрации воспаленных и инфицированных легких. Органы человеческого тела (легкие) 3D Пневмония — формулировка в истории болезни. 3D.Коллекция заболеваний легких (туберкулез легких, плевральный выпот, бронхоэктатическая болезнь) Молодой вьетнамский мужчина с проблемами легких, загрязнение воздуха Спасение легких Молодая женщина простуженаМолодой мужчина болеет простудой Молодая женщина проходит осмотр на пневмонию своим семейным врачом Человеческий синус и респираторная системаВрач исследует рентгенографию дыхательной системы Легкие с анатомией альвеол.Трехмерная трехмерная иллюстрация легких в теле человека Рентгенограмма грудной клетки пациента после кардиохирургической операции Мужчина кашляет из-за гриппа Заболевание легких (туберкулез легких, плевральный выпот, бронхоэктаз) Молодая женщина проходит обследование на пневмонию ее семейным врачом Рентген грудной клетки показывает узелок на плевральной основе размером 3 см у Lt верхняя доля с сращенным краем. Утолщение ближайшей плевры. Узловая инфильтрация при RUL. Нормальный размер сердца. Дифференциальный диагноз CA легкого, гранулема ТБ. Рентген смартфона. Рентгеновский снимок человека. Концепция легкого человека. Доктор, исследующий рентгенографию легких, изолированные на белом фоне. Анатомия легких человека.Пневмония на предупреждающем дорожном знаке. Молодой привлекательный мужчина с кислородной маской, выглядящий грустным и обеспокоенным на больничной койке в спальне клиники, в рекламной кампании по диагностике рака легких, курению и респираторным заболеваниям и антитабачной кампании.

Автор: Amy MiHyun Jang
Дата создания: 28.07.2020
Последнее изменение: 24.08.2020

Посмотреть в Colab • Исходный код GitHub

Описание: Классификация медицинских изображений по ТПУ.

Введение + установка

В этом руководстве объясняется, как построить модель классификации рентгеновских изображений.
чтобы предсказать, покажет ли рентгеновский снимок наличие пневмонии.

  импорт ре
импорт ОС
случайный импорт
импортировать numpy как np
импортировать панд как pd
импортировать тензорный поток как tf
импортировать matplotlib.pyplot как plt

пытаться:
    tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver ()
    print ("Устройство:", tpu.master ())
    tf.config.experimental_connect_to_cluster (TPU)
    tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system (tpu)
    стратегия = tf.distribute.experimental.TPUStrategy (tpu)
Кроме:
    стратегия = tf.distribute.get_strategy ()
print ("Количество реплик:", strategy.num_replicas_in_sync)

  Устройство: grpc: //10.0.27.122: 8470
ИНФОРМАЦИЯ: tensorflow: Инициализация системы TPU: grpc: //10.0.27.122: 8470

ИНФОРМАЦИЯ: tensorflow: Инициализация системы TPU: grpc: //10.0.27.122: 8470

ИНФОРМАЦИЯ: тензорный поток: очистка активных кешей

ИНФОРМАЦИЯ: тензорный поток: очистка активных кешей

ИНФОРМАЦИЯ: tensorflow: завершена инициализация системы TPU.ИНФОРМАЦИЯ: tensorflow: завершена инициализация системы TPU.
ВНИМАНИЕ: absl: `tf.distribute.experimental.TPUStrategy` устарел, используйте вместо него неэкспериментальный символ` tf.distribute.TPUStrategy`.

ИНФОРМАЦИЯ: tensorflow: Найдена система TPU:

ИНФОРМАЦИЯ: tensorflow: Найдена система TPU:

ИНФОРМАЦИЯ: tenorflow: *** Количество ядер TPU: 8

ИНФОРМАЦИЯ: tenorflow: *** Количество ядер TPU: 8

ИНФОРМАЦИЯ: tensorflow: *** Число рабочих мест ТПУ: 1

ИНФОРМАЦИЯ: tensorflow: *** Число рабочих мест ТПУ: 1

ИНФОРМАЦИЯ: тензорный поток: *** Количество ядер TPU на одного рабочего: 8

ИНФОРМАЦИЯ: тензорный поток: *** Количество ядер TPU на одного рабочего: 8

ИНФОРМАЦИЯ: tenorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: localhost / replica: 0 / task: 0 / device: CPU: 0, CPU, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tenorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: localhost / replica: 0 / task: 0 / device: CPU: 0, CPU, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tensorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: localhost / replica: 0 / task: 0 / device: XLA_CPU: 0, XLA_CPU, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tensorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: localhost / replica: 0 / task: 0 / device: XLA_CPU: 0, XLA_CPU, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tenorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: worker / replica: 0 / task: 0 / device: CPU: 0, CPU, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tenorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: worker / replica: 0 / task: 0 / device: CPU: 0, CPU, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tensorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: worker / replica: 0 / task: 0 / device: TPU: 0, TPU, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tensorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: worker / replica: 0 / task: 0 / device: TPU: 0, TPU, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tenorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: worker / replica: 0 / task: 0 / device: TPU: 1, TPU, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tensorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: worker / replica: 0 / task: 0 / device: TPU: 1, TPU, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tensorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: worker / replica: 0 / task: 0 / device: TPU: 2, TPU, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tensorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: worker / replica: 0 / task: 0 / device: TPU: 2, TPU, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tensorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: worker / replica: 0 / task: 0 / device: TPU: 3, TPU, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tensorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: worker / replica: 0 / task: 0 / device: TPU: 3, TPU, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tenorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: worker / replica: 0 / task: 0 / device: TPU: 4, TPU, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tenorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: worker / replica: 0 / task: 0 / device: TPU: 4, TPU, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tenorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: worker / replica: 0 / task: 0 / device: TPU: 5, TPU, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tenorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: worker / replica: 0 / task: 0 / device: TPU: 5, TPU, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tenorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: worker / replica: 0 / task: 0 / device: TPU: 6, TPU, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tenorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: worker / replica: 0 / task: 0 / device: TPU: 6, TPU, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tenorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: worker / replica: 0 / task: 0 / device: TPU: 7, TPU, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tenorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: worker / replica: 0 / task: 0 / device: TPU: 7, TPU, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tenorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: worker / replica: 0 / task: 0 / device: TPU_SYSTEM: 0, TPU_SYSTEM, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tenorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: worker / replica: 0 / task: 0 / device: TPU_SYSTEM: 0, TPU_SYSTEM, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tensorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: worker / replica: 0 / task: 0 / device: XLA_CPU: 0, XLA_CPU, 0, 0)

ИНФОРМАЦИЯ: tensorflow: *** Доступное устройство: _DeviceAttributes (/ job: worker / replica: 0 / task: 0 / device: XLA_CPU: 0, XLA_CPU, 0, 0)

Количество реплик: 8

Нам нужна ссылка Google Cloud на наши данные для загрузки данных с помощью TPU.Ниже мы определяем ключевые параметры конфигурации, которые мы будем использовать в этом примере.
Для запуска на TPU этот пример должен быть на Colab с выбранной средой выполнения TPU.

  AUTOTUNE = tf.data.experimental.AUTOTUNE
BATCH_SIZE = 25 * strategy.num_replicas_in_sync
IMAGE_SIZE = [180, 180]
CLASS_NAMES = ["НОРМАЛЬНЫЙ", "ПНЕВМОНИЯ"]

Загрузить данные

Данные рентгена грудной клетки, которые мы используем,
Ячейка делит данные на
обучающие и тестовые файлы. Давайте сначала загрузим обучающий TFRecords.

  train_images = tf.data.TFRecordDataset (
    "gs: //download.tensorflow.org/data/ChestXRay2017/train/images.tfrec"
)
train_paths = tf.data.TFRecordDataset (
    "gs: //download.tensorflow.org/data/ChestXRay2017/train/paths.tfrec"
)

ds = tf.data.Dataset.zip ((train_images, train_paths))

Давайте посчитаем, сколько у нас есть здоровых / нормальных рентгеновских снимков грудной клетки и сколько
Рентген грудной клетки пневмонии у нас:

  COUNT_NORMAL = len (
    [
        имя файла
        для имени файла в train_paths
        если "NORMAL" в имени файла.numpy (). decode ("utf-8")
    ]
)
print ("Количество обычных изображений в обучающем наборе:" + str (COUNT_NORMAL))

COUNT_PNEUMONIA = len (
    [
        имя файла
        для имени файла в train_paths
        если "ПНЕВМОНИЯ" в filename.numpy (). decode ("utf-8")
    ]
)
print ("Количество изображений пневмонии в обучающем наборе:" + str (COUNT_PNEUMONIA))

  Количество нормальных изображений в обучающей выборке: 1349
Количество изображений пневмонии в обучающей выборке: 3883

Обратите внимание, что изображений, классифицируемых как пневмония, намного больше, чем обычно.Этот
показывает, что у нас есть дисбаланс в наших данных. Мы исправим этот дисбаланс позже.
в нашем блокноте.

Мы хотим сопоставить каждое имя файла с соответствующей парой (изображение, метка). Следующее
методы помогут нам в этом.

Поскольку у нас всего две метки, мы закодируем метку так, чтобы 1 или True указывали
пневмония и 0 или Ложь означает нормальное состояние.

  def get_label (file_path):
    # преобразовываем путь в список компонентов пути
    части = tf.strings.split (путь_к файлу, "/")
    # Предпоследний - это каталог-класс
    вернуть части [-2] == "ПНЕВМОНИЯ"


def decode_img (img):
    # преобразовываем сжатую строку в трехмерный тензор uint8
    img = tf.image.decode_jpeg (img, каналы = 3)
    # изменить размер изображения до желаемого.
    вернуть tf.image.resize (img, IMAGE_SIZE)


def process_path (изображение, путь):
    label = get_label (путь)
    # загружаем необработанные данные из файла в виде строки
    img = decode_img (изображение)
    вернуть img, метку


ds = ds.карта (путь_процесса, num_parallel_calls = AUTOTUNE)

Давайте разделим данные на наборы данных для обучения и проверки.

  ds = ds.shuffle (10000)
train_ds = ds.take (4200)
val_ds = ds.skip (4200)

Давайте визуализируем форму пары (изображение, метка).

  для изображения, метка в train_ds.take (1):
    print ("Форма изображения:", image.numpy (). shape)
    print ("Ярлык:", label.numpy ())

  Форма изображения: (180, 180, 3)
Ярлык: ложь

Загрузите и отформатируйте тестовые данные.

  test_images = tf.data.TFRecordDataset (
    "gs: //download.tensorflow.org/data/ChestXRay2017/test/images.tfrec"
)
test_paths = tf.data.TFRecordDataset (
    "gs: //download.tensorflow.org/data/ChestXRay2017/test/paths.tfrec"
)
test_ds = tf.data.Dataset.zip ((test_images, test_paths))

test_ds = test_ds.map (путь_процесса, num_parallel_calls = AUTOTUNE)
test_ds = test_ds.batch (BATCH_SIZE)

Визуализировать набор данных

Во-первых, давайте использовать буферизованную предварительную выборку, чтобы мы могли получать данные с диска без ввода-вывода.
стать блокирующим.

Обратите внимание, что большие наборы данных изображений не следует кэшировать в памяти. Мы делаем это здесь
потому что набор данных не очень большой, и мы хотим тренироваться на TPU.

  def prepare_for_training (ds, cache = True):
    # Это небольшой набор данных, загрузите его только один раз и храните в памяти.
    # используйте `.cache (filename)` для кэширования работы предварительной обработки для наборов данных, которые не
    # поместится в памяти.
    если кеш:
        если isinstance (cache, str):
            ds = ds.cache (кеш)
        еще:
            ds = ds.кеш ()

    ds = ds.batch (BATCH_SIZE)

    # `prefetch` позволяет набору данных получать пакеты в фоновом режиме, пока модель
    # тренируется.
    ds = ds.prefetch (размер_буфера = AUTOTUNE)

    вернуть ds

Вызов следующей итерации пакета обучающих данных.

  train_ds = prepare_for_training (train_ds)
val_ds = prepare_for_training (val_ds)

image_batch, label_batch = следующий (iter (train_ds))

Определите метод отображения изображений в пакете.

  def show_batch (image_batch, label_batch):
    plt.рисунок (figsize = (10, 10))
    для n в диапазоне (25):
        ax = plt.subplot (5, 5, n + 1)
        plt.imshow (image_batch [n] / 255)
        если label_batch [n]:
            plt.title ("PNEUMONIA")
        еще:
            plt.title ("НОРМАЛЬНЫЙ")
        plt.axis ("выключено")

Поскольку метод принимает массивы NumPy в качестве параметров, вызовите функцию numpy для
пакетов, чтобы вернуть тензор в форме массива NumPy.

  show_batch (image_batch.numpy (), label_batch.numpy ())

Создайте CNN

Чтобы сделать нашу модель более модульной и легкой для понимания, давайте определим несколько блоков.В виде
мы строим сверточную нейронную сеть, мы создадим блок свертки и плотный
блок слоя.

Архитектура этого CNN была вдохновлена этим
статья.

  от tenorflow import keras
из слоев импорта tensorflow.keras
из tenorflow.keras.layers.experimental предварительной обработки импорта


def conv_block (фильтры, входы):
    x = Layers.SeparableConv2D (фильтры, 3, Activation = "relu", padding = "same") (входные данные)
    x = слои.SeparableConv2D (фильтры, 3, активация = "relu", padding = "same") (x)
    x = слои.Пакетная нормализация () (x)
    output = Layers.MaxPool2D () (x)

    возвратные выходы


def density_block (единицы, dropout_rate, входы):
    x = Layers.Dense (единицы, активация = "relu") (входы)
    x = слои.BatchNormalization () (x)
    выходы = слои. Dropout (dropout_rate) (x)

    возвратные выходы

Следующий метод определит функцию для построения нашей модели для нас.

Изначально изображения имеют значения в диапазоне от [0, 255]. CNN лучше работают с меньшими
числа, поэтому мы уменьшим его для нашего ввода.

Слои отсева важны, так как они
снизить вероятность переобучения модели. Мы хотим закончить модель Dense .
слой с одним узлом, так как это будет двоичный выход, который определяет, показывает ли рентген
наличие пневмонии.

  def build_model ():
    input = keras.Input (shape = (IMAGE_SIZE [0], IMAGE_SIZE [1], 3))
    x = предварительная обработка. масштабирование (1.0 / 255) (входные данные)
    x = Layers.Conv2D (16, 3, Activation = "relu", padding = "same") (x)
    x = слои.Conv2D (16, 3, Activation = "relu", padding = "same") (x)
    x = слои.MaxPool2D () (x)

    х = conv_block (32; х)
    х = conv_block (64; х)

    х = conv_block (128; х)
    x = слои. Dropout (0.2) (x)

    х = conv_block (256; х)
    x = слои. Dropout (0.2) (x)

    x = слои.Flatten () (x)
    x = плотный_блок (512; 0,7; x)
    х = плотный_блок (128; 0,5; х)
    х = плотный_блок (64; 0,3; х)

    output = Layers.Dense (1, Activation = "сигмоид") (x)

    model = keras.Model (входы = входы, выходы = выходы)
    модель возврата

Поправка на дисбаланс данных

Мы видели ранее в этом примере, что данные были несбалансированными, и больше изображений было классифицировано
как пневмония, чем обычно.Мы исправим это, используя весовой коэффициент:

  initial_bias = np.log ([COUNT_PNEUMONIA / COUNT_NORMAL])
print ("Начальное смещение: {: .5f}". format (initial_bias [0]))

TRAIN_IMG_COUNT = COUNT_NORMAL + COUNT_PNEUMONIA
weight_for_0 = (1 / COUNT_NORMAL) * (TRAIN_IMG_COUNT) / 2,0
weight_for_1 = (1 / COUNT_PNEUMONIA) * (TRAIN_IMG_COUNT) / 2,0

class_weight = {0: weight_for_0, 1: weight_for_1}

print ("Вес для класса 0: {: .2f}". format (weight_for_0))
print ("Вес для класса 1: {: .2f}". format (weight_for_1))

  Начальное смещение: 1.05724
Вес для класса 0: 1,94
Вес для класса 1: 0,67

Вес для класса 0 (нормальный) намного выше веса для класса 1
(Пневмония). Поскольку нормальных изображений меньше, каждое нормальное изображение будет взвешено.
больше, чтобы сбалансировать данные, поскольку CNN лучше всего работает, когда данные обучения сбалансированы.

Обучаем модель

Определение обратных вызовов

Обратный вызов контрольной точки сохраняет лучшие веса модели, поэтому в следующий раз мы захотим использовать
модель, нам не нужно тратить время на ее обучение.Ранняя остановка обратного вызова останавливается
процесс обучения, когда модель начинает застаиваться, или, что еще хуже, когда
модель начинает переоснащение.

  checkpoint_cb = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint ("xray_model.h5", save_best_only = True)

Early_stopping_cb = tf.keras.callbacks.EarlyStopping (
    терпение = 10, restore_best_weights = True
)

Мы также хотим настроить скорость обучения. Слишком высокая скорость обучения приведет к тому, что модель
расходиться. Слишком низкая скорость обучения приведет к тому, что модель будет слишком медленной.Мы
реализовать метод планирования экспоненциальной скорости обучения ниже.

  initial_learning_rate = 0,015
lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay (
    initial_learning_rate, decay_steps = 100000, decay_rate = 0.96, staircase = True
)

Подходит для модели

Для наших показателей мы хотим включить точность и отзывчивость, поскольку они обеспечат использование
более информированная картина того, насколько хороша наша модель. Точность говорит нам, какая доля
этикетки правильные.Поскольку наши данные не сбалансированы, точность может дать искаженное представление о
хорошая модель (то есть модель, которая всегда предсказывает PNEUMONIA, будет точна на 74%, но не
хорошая модель).

Точность — это количество истинных срабатываний (TP) над суммой TP и ложных срабатываний.
(FP). Он показывает, какая доля помеченных положительных результатов действительно верна.

Отзыв — это количество TP по сумме TP и ложных отрицаний (FN). Это показывает, что
доля фактических положительных результатов верна.

Поскольку для изображения есть только две возможные метки, мы будем использовать
потеря бинарной кроссэнтропии.Когда мы подбираем модель, не забудьте указать веса классов,
который мы определили ранее. Поскольку мы используем TPU, обучение будет быстрым — менее
2 минуты.

  с помощью strategy.scope ():
    модель = build_model ()

    МЕТРИКИ = [
        tf.keras.metrics.BinaryAccuracy (),
        tf.keras.metrics.Precision (name = "precision"),
        tf.keras.metrics.Recall (name = "отзыв"),
    ]
    model.compile (
        optimizer = tf.keras.optimizers.Adam (learning_rate = lr_schedule),
        loss = "binary_crossentropy",
        metrics = METRICS,
    )

история = модель.поместиться(
    train_ds,
    эпох = 100,
    validation_data = val_ds,
    class_weight = class_weight,
    callbacks = [checkpoint_cb, early_stopping_cb],
)

  Эпоха 1/100
ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ: tensorflow: From /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/data/ops/multi_device_iterator_ops.py:601: get_next_as_optional (из tensorflow.python.data.ops.iterator_ops) устарел и будет удален в будущей версии.
Инструкция по обновлению:
Вместо этого используйте tf.data.Iterator.get_next_as_optional ().ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ: tensorflow: From /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/data/ops/multi_device_iterator_ops.py:601: get_next_as_optional (из tensorflow.python.data.ops.iterator_ops) устарел и будет удален в будущей версии.
Инструкция по обновлению:
Вместо этого используйте tf.data.Iterator.get_next_as_optional ().

21/21 [==============================] - 12 с 568 мс / шаг - потеря: 0,5857 - двоичная_точность: 0,6960 - точность : 0.8887 - вспомните: 0.

Рентген

Ниже перечислены примеры обследований и процедур, в которых используется рентгеновская технология для диагностики или лечения заболеваний:

Диагностика

Рентгенография: Обнаруживает переломы костей, определенные опухоли и другие аномальные образования, пневмонию, некоторые виды травм, кальцификаты, инородные предметы, проблемы с зубами и т. Д.

Маммография: Рентгеновский снимок груди, который используется для обнаружения и диагностики рака. Опухоли, как правило, выглядят как образования правильной или неправильной формы, которые несколько ярче, чем фон на рентгенограмме (т. Е. Более белые на черном фоне или более черные на белом фоне). Маммограмма также может обнаружить крошечные частицы кальция, называемые микрокальцификациями, которые проявляются в виде очень ярких пятнышек на маммограмме. Обычно микрокальцификаты доброкачественные, но иногда могут указывать на наличие определенного типа рака.

КТ (компьютерная томография): Сочетает традиционную рентгеновскую технологию с компьютерной обработкой для создания серии изображений поперечного сечения тела, которые впоследствии могут быть объединены для формирования трехмерного рентгеновского изображения. КТ-изображения более подробны, чем обычные рентгенограммы, и дают врачам возможность рассматривать структуры внутри тела под разными углами.

Рентгеноскопия: Использует рентгеновские лучи и флуоресцентный экран для получения изображений движения внутри тела в реальном времени или для просмотра диагностических процессов, таких как отслеживание пути введенного или проглоченного контрастного вещества.Например, рентгеноскопия используется для наблюдения за движением бьющегося сердца и с помощью рентгенографических контрастных веществ для наблюдения за кровотоком в сердечной мышце, а также через кровеносные сосуды и органы. Эта технология также используется с рентгенографическим контрастным веществом для направления катетера с внутренней резьбой во время сердечной ангиопластики, которая является минимально инвазивной процедурой для открытия закупоренных артерий, по которым кровь поступает в сердце.

Лечебная

Лучевая терапия в лечении рака: Рентгеновские лучи и другие виды высокоэнергетического излучения могут использоваться для уничтожения раковых опухолей и клеток путем повреждения их ДНК.Доза облучения, используемая для лечения рака, намного выше, чем доза облучения, используемая для диагностической визуализации. Терапевтическое излучение может исходить от аппарата вне тела или от радиоактивного материала, который помещается в тело, внутри или рядом с опухолевыми клетками или вводится в кровоток.
Щелкните здесь, чтобы получить дополнительную информацию о лучевой терапии рака.

Алгоритм диагностики пневмонии лучше, чем у радиологов

Радиолог Мэтью Лунгрен (слева) встречается с аспирантами Джереми Ирвином и Пранавом Раджпуркаром, чтобы обсудить результаты обнаружений, сделанных алгоритмом.Предоставлено: L.A. Cicero / Stanford News Service.

Исследователи из Стэнфорда разработали алгоритм глубокого обучения, который оценивает рентгеновские снимки грудной клетки на предмет признаков заболевания.

Исследователи из Стэнфорда разработали алгоритм, который предлагает диагнозы на основе рентгеновских снимков грудной клетки. Он может диагностировать до 14 типов заболеваний и способен диагностировать пневмонию лучше, чем опытные радиологи, работающие в одиночку

Статья об алгоритме под названием CheXNet была опубликована в ноябре.14 на сайте научных препринтов в открытом доступе arXiv.

«Интерпретация рентгеновских изображений для диагностики таких патологий, как пневмония, является очень сложной задачей, и мы знаем, что есть много вариаций в диагнозах, которые ставят рентгенологи», — сказал Пранав Раджпуркар, аспирант группы машинного обучения в Стэнфорде и соавторах. ведущий автор статьи. «Мы заинтересовались разработкой алгоритмов машинного обучения, которые могли бы учиться на сотнях тысяч диагнозов с помощью рентгена грудной клетки и ставить точные диагнозы.«

В работе используется общедоступный набор данных, первоначально выпущенный Клиническим центром Национальных институтов здравоохранения 26 сентября. Этот набор данных содержит 112 120 рентгеновских снимков грудной клетки с фронтальной проекцией, на которых отмечены до 14 возможных патологий. Он был выпущен в тандеме с алгоритмом, который мог с некоторым успехом диагностировать многие из этих 14 патологий, призванный побудить других продвигать эту работу. Как только они увидели эти материалы, Группа машинного обучения — группа, возглавляемая Эндрю Нг, доктором философии, адъюнкт-профессором компьютерных наук — поняла, что у них есть следующий проект.

Исследователи, работающие с Мэтью Лунгреном, доктором медицины, магистром здравоохранения, доцентом кафедры радиологии Медицинской школы, попросили четырех радиологов Стэнфордского университета независимо аннотировать 420 изображений для возможных признаков пневмонии. Исследователи сказали, что они решили сосредоточиться на этой болезни, которая, по данным Центров по контролю и профилактике заболеваний, ежегодно приносит в больницу 1 миллион американцев, и ее особенно трудно обнаружить на рентгеновских снимках. Тем временем команда Machine Learning Group приступила к разработке алгоритма, который мог бы автоматически диагностировать патологии.

В течение недели у исследователей был алгоритм, который диагностировал 10 патологий, отмеченных в рентгеновских лучах, более точно, чем предыдущие современные результаты. Чуть более чем за месяц их алгоритм может превзойти эти стандарты во всех 14 задачах идентификации. За этот короткий промежуток времени CheXNet также превзошел четырех радиологов Стэнфордского университета в точной диагностике пневмонии.

Зачем нужен алгоритм

Часто лечение распространенных, но разрушительных заболеваний грудной клетки, таких как пневмония, в значительной степени зависит от того, как врачи интерпретируют радиологические изображения.Но даже лучшие радиологи склонны к неправильному диагнозу из-за трудностей в различении заболеваний на основе рентгеновских лучей.

«Мотивация, лежащая в основе этой работы, состоит в том, чтобы иметь модель глубокого обучения для помощи в задаче интерпретации, которая могла бы преодолеть внутренние ограничения человеческого восприятия и предвзятости и уменьшить количество ошибок», — пояснил Лунгрен, который является соавтором статьи. «В более широком смысле мы считаем, что модель глубокого обучения для этой цели может улучшить оказание медицинской помощи в широком диапазоне условий.«

Примерно через месяц непрерывной итерации алгоритм превзошел четырех отдельных радиологов Стэнфордского университета в диагностике пневмонии. Это означает, что диагнозы, предоставленные CheXNet, чаще соглашаются большинством голосов радиологов, чем индивидуальные радиологи. Алгоритм теперь имеет наивысшую производительность из всех работ, связанных с набором данных рентгенографии грудной клетки NIH.

Много вариантов на будущее

Также подробно описано в их статье arXiv, исследователи разработали компьютерный инструмент, который создает то, что выглядит как тепловая карта рентгеновских лучей грудной клетки, но вместо того, чтобы представлять температуру, цвета этих карт представляют области, которые алгоритм определяет как скорее всего, это пневмония.Этот инструмент может помочь уменьшить количество пропущенных случаев пневмонии и значительно ускорить рабочий процесс радиолога, показывая им, где искать в первую очередь, что приводит к более быстрой диагностике самых тяжелых пациентов.

Исследователи надеются, что CheXNet может помочь людям в тех регионах мира, где у людей может быть нелегкий доступ к радиологу, параллельно с другой работой, которую группа выполняет с диагностикой нерегулярного сердцебиения и данными электронных медицинских карт.

«Мы планируем продолжить разработку и совершенствование медицинских алгоритмов, которые могут автоматически обнаруживать отклонения от нормы, и мы надеемся сделать высококачественные анонимные медицинские наборы данных общедоступными для других, чтобы они могли работать над аналогичными проблемами», — сказал Джереми Ирвин, аспирант и соавтор. ведущий автор статьи.«Машинное обучение обладает огромным потенциалом для улучшения существующей системы здравоохранения, и мы хотим продолжать оставаться в авангарде инноваций в этой области».

Алгоритм диагностирует сердечную аритмию с точностью на уровне кардиолога

Дополнительная информация:
CheXNet: Обнаружение пневмонии на уровне радиолога на рентгеновских снимках грудной клетки с глубоким обучением, arXiv: 1711.05225 [cs.CV] arxiv.org/abs/1711.05225

Предоставлено
Медицинский центр Стэнфордского университета

Ссылка :
Алгоритм диагностики пневмонии лучше, чем у радиологов (2017, 16 ноября)
получено 10 января 2021 г.