Параканкрозная пневмония рентген


Параканкрозные пневмонии | Портал радиологов

"Мятеж не может кончиться удачей, В противном случае его зовут иначе." Дж. Харингтон (1561-1612). Пер. С.Маршака. 1946 г.

В рамках обсуждения Неподдающейся пневмонии http://www.radiomed.ru/cases/nepoddayushchayasya-pnevmoniya

Параканкрозные пневмонии есть. Но о них вспоминают тогда, когда диагноз рака легкого ставят с запозданием http://www.zhuravlev.info/modules.php?name=Image_Archive&op=article&id=38 и http://www.medimage.ru/Case.asp?ui=&cs=1338 Если рак легкого ставят при первом обращении/исследовании, то о параканкрозной пневмонии не вспоминают.

В качестве иллюстрации - исследования ОГК пациента 47 лет с жалобами на гипертермию. Все стандартно: рентген в поликлинике - пневмония, рентген при поступлении в терапию  - пневмония, рентген в динамике - обратное развитие пневмонии. Рентген перед выпиской - постпневмонический пневмофиброз. Первые снимки 20 октября, последний - 10 ноября. Последний снимок описывал, замещая рентгенолога во время отпуска, заключение: велика вероятность центрального рака верхней доли левого легкого. Подтверждено на КТ. Вот если бы пациент выписался без КТ, тогда, при ретроспективном анализе, все бы говорили о параканкрозной пневмонии, которая скрыла раковый процесс, и не дала во-время воставить диагноз. А так - хватило и рака легкого

И еще, повторю свою просьбу об"обструктивном раковом пневмоните". Поделитесь, откуда взялся этот термин, каков его патологанатомический/патоморфологический/гистологический субстрат,  и если это западный медицинский термин, как пишется оригинал на английском?

         

 

Параканкротическая пневмония - что это?

Параканкротическая пневмония (МКБ 10) - это заболевание, которым страдают люди с раком легких. Этот недуг появляется только при вспышке злокачественного новообразования и является главным виновником быстрой смерти человека, если вовремя не начать лечение.

Причина параканкреатической пневмонии

В большинстве случаев люди не уделяют должного внимания собственному здоровью. Редко кто задумывается об опасности жирной пищи, чрезмерного употребления алкоголя и курения, которые являются главными провокаторами появления рака.В свою очередь, злокачественное новообразование вызывает параканкротическую пневмонию.

Вторая причина этого заболевания кроется в простудных проявлениях. Как правило, большинство людей игнорируют визит к врачу, предпочитая лечиться дома. Именно эти причины ответственны за появление пневмонии. И если полностью не вылечить этот недуг, то шансы заболеть раком легких становятся довольно высокими. В результате на фоне ослабленного злокачественного новообразования иммунитета развивается параканкротическая пневмония.Причины появления этого заболевания мы разобрали.

Чем опасна эта болезнь?

Самым опасным фактором, осложняющим и без того серьезное заболевание (рак легких), является параканкротическая пневмония. Как было описано выше, этот вид недуга появляется только при злокачественном новообразовании в легком. Ситуация превращается в замкнутый круг. Рак легкого провоцирует пневмонию, в свою очередь это воспаление ускоряет рост злокачественной опухоли.

Возможные осложнения

Кроме того, параканкротическая пневмония дает толчок развитию еще нескольких опасных заболеваний, а именно:

  • плеврита;
  • сепсис;
  • дыхательная и сердечная недостаточность;
  • Нарушение функции внутренних органов.

Опасность этого заболевания заключается в том, что при появлении параканкротической пневмонии бороться с этим заболеванием в организме нет. Причина в том, что рак разрушает иммунную систему. Следовательно, человек может просто умереть, если вовремя не начать лечение.

Параканкроическая пневмония: симптомы

Выявить этот вид пневмонии при раке легкого довольно сложно. Причина в том, что симптомы обоих заболеваний очень похожи. Но в то же время есть небольшие отличия, которые мы постараемся рассмотреть ниже.

Признаки рака легких:

  • болезнь прогрессирует постепенно;
  • температура тела не повышается более 38 градусов, при этом антибиотики не дают эффекта;
  • Рентген показывает наличие опухоли.

Признаки параканкреатической пневмонии:

  • Начало заболевания острое и быстрое;
  • Симптомы заболевания ярко выражены;
  • температура тела достигает 39 градусов;
  • антибиотики помогают сбить температуру;
  • На рентгеновском снимке видны новые тени;
  • У человека развивается одышка, сильное потоотделение и астенический синдром.

Помимо этих признаков, при припадках может появиться сильный кашель, не приносящий облегчения. Иногда такой симптом может усилиться до состояния удушья, при этом выделяется мокрота с примесью гноя, а в тяжелых случаях появляется кровь.

Диагностика и выявление болезни

Мы говорили о таком заболевании, как параканкрозная пневмония. Что это такое, стало понятнее.

К сожалению, определить наличие пневмонии очень сложно.Потому что довольно сложно увидеть относительно небольшое образование, которое скрывается за раковой опухолью. А что касается симптомов, то их часто списывают на влияние злокачественного новообразования или они практически незаметны на фоне прогрессирующего рака.

Выявить это заболевание с помощью рентгена невозможно по той причине, что дополнительные пятна могут быть ошибочно приняты за новые очаги злокачественного новообразования.

На сегодняшний день основная диагностика проводится с помощью анализов крови, мочи и мокроты.Стоит отметить, что на данный момент данный метод обследования обязательно должны пройти абсолютно все люди, страдающие этим серьезным заболеванием.

Параканкротическая пневмония - лечение

Лечение параканкреатической пневмонии включает в себя целый комплекс специфических мероприятий, а именно:

  • лекарственные препараты;
  • физиотерапия;
  • с осложнениями, хирургическим вмешательством.

При обнаружении данной патологии лечить одновременно два недуга не рекомендуется, так как иммунная система больного человека очень слабая и он просто не выдерживает такой терапии.Поэтому в первую очередь начинают уничтожать инфекцию, чтобы она не осложнила опухолевое заболевание.

Параканкрозная пневмония лечится антибиотиками. А для предотвращения интоксикации организма человек дополнительно использует осмотические препараты. Стоит отметить, что антибиотики принимают не более четырех недель. Такого промежутка времени достаточно, чтобы победить инфекцию.

Физиотерапия играет важную роль в лечении. Для пациента будут очень полезны лечебная физкультура, дыхательная гимнастика и магнитотерапия.

Необходимость хирургического вмешательства

Что касается хирургического вмешательства, его применяют только в случаях, когда у человека есть плеврит. И если этот недуг проявляется, необходимо слить плевральную полость, чтобы откачать жидкость и сделать полоскание. Обычно промывание проводится раствором антибиотиков и антисептиков.

Комплекс лечения дополняется приемом витаминных препаратов. Это одно из обязательных условий успешного лечения, поскольку у пациента сильно снижена иммунная защита.А чтобы исключить проявление дисбактериоза, к приему витаминных средств добавляют еще и пробиотики.

Параканкрозная пневмония лечится достаточно легко. Причина возможного летального исхода человека только в том, что заболевание выявить крайне сложно. В некоторых случаях диагноз устанавливают уже слишком поздно.

Последствия параканкреатической пневмонии

Из-за параканкреатической пневмонии могут развиться некоторые осложнения, приводящие к летальному исходу в случае несвоевременной помощи, а именно:

  • Сепсис.Если в кровь попадает большое количество раздражителей, они провоцируют воспаление практически во всех органах человека.
  • Дыхательная недостаточность. Возникла неисправность дыхательной системы. Или есть неспособность легких поглощать кислород.
  • Плеврит. Воспаление плевральных оболочек из-за появления жидкости в плевральной области.
  • Полиорганная недостаточность. Этот вид дефекта характеризуется нарушением работы большинства органов человека.
  • Ателектаз.Область легкого спаивается, и способность заполняться кислородом исчезает. Это, в свою очередь, приводит к сбоям в работе всего человеческого тела.

Параканкрическая пневмония при несвоевременном лечении приводит к летальному исходу. И об этом нужно всегда помнить. Поэтому, если человек решит лечиться дома, не посоветовавшись с врачом, это может быть для него очень опасно. Правильнее будет обратиться за помощью в медицинское учреждение.

,

Deep Learning для обнаружения пневмонии по рентгеновским снимкам | Абхинав Сагар

Непрерывный конвейер для обнаружения пневмонии по рентгеновским снимкам

Застрял за платным доступом? Щелкните здесь, чтобы прочитать полную историю с помощью моего Friend Link!

Риск пневмонии огромен для многих, особенно в развивающихся странах, где миллиарды людей сталкиваются с энергетической бедностью и полагаются на загрязняющие виды энергии. По оценкам ВОЗ, ежегодно более 4 миллионов случаев преждевременной смерти происходят от болезней, связанных с загрязнением воздуха в домашних условиях, включая пневмонию.Ежегодно более 150 миллионов человек заражаются пневмонией, особенно дети в возрасте до 5 лет. В таких регионах проблема может усугубиться из-за нехватки медицинских ресурсов и кадров. Например, в 57 странах Африки нехватка врачей и медсестер составляет 2,3 миллиона человек. Для этих групп населения точный и быстрый диагноз означает все. Это может гарантировать своевременный доступ к лечению и сэкономить необходимое время и деньги для тех, кто уже находится в бедности.

Этот проект является частью рентгеновского снимка грудной клетки (пневмония), проводимого на Kaggle.

Создайте алгоритм для автоматического определения того, страдает ли пациент пневмонией, по рентгеновским изображениям грудной клетки. Алгоритм должен был быть предельно точным, потому что на карту поставлены жизни людей.

  1. scikit-learn
  2. keras
  3. numpy
  4. pandas
  5. matplotlib

Набор данных можно загрузить с веб-сайта kaggle, который можно найти здесь.

Без лишних слов, давайте начнем с кода.Полный проект на github можно найти здесь.

Начнем с загрузки всех библиотек и зависимостей.

Затем я показал несколько нормальных изображений и изображений пневмонии, чтобы просто посмотреть, насколько они отличаются невооруженным глазом. Ну не очень!

Образцы изображений

Затем я разделил набор данных на три набора - обучающий, проверочный и тестовый.

Затем я написал функцию, в которой я немного увеличил данные, подал в сеть изображения обучающего и тестового набора.Также я создал ярлыки для изображений.

Практика увеличения данных - эффективный способ увеличения размера обучающей выборки. Дополнение обучающих примеров позволяет сети «видеть» более разнообразные, но все же репрезентативные точки данных во время обучения.

Затем я определил пару генераторов данных: один для данных обучения, а другой - для данных проверки. Генератор данных , способен загружать необходимый объем данных (мини-пакет изображений) непосредственно из исходной папки, преобразовывать их в обучающие данные (поданные в модель) и обучающие цели (вектор атрибутов - сигнал наблюдения).

Для своих экспериментов я обычно устанавливаю batch_size = 64 . В общем, значение от 32 до 128 должно работать. Обычно вам следует увеличивать / уменьшать размер пакета в зависимости от вычислительных ресурсов и производительности модели.

После этого я определил некоторые константы для дальнейшего использования.

Следующим шагом было построение модели. Это можно описать в следующих 5 шагах.

  1. Я использовал пять сверточных блоков, состоящих из сверточного слоя, максимального объединения и пакетной нормализации.
  2. Поверх него я использовал плоский слой, а затем четыре полностью связанных слоя.
  3. Также в промежутках я использовал дропауты, чтобы уменьшить чрезмерную подгонку.
  4. Функция активации была Relu повсюду, за исключением последнего слоя, где она была Sigmoid, поскольку это проблема двоичной классификации.
  5. Я использовал Адама в качестве оптимизатора и кросс-энтропию в качестве потерь.

Перед обучением модель полезно определить один или несколько обратных вызовов. Довольно удобные: ModelCheckpoint и EarlyStopping .

  • ModelCheckpoint : когда обучение требует много времени для достижения хорошего результата, часто требуется много итераций. В этом случае лучше сохранять копию наиболее эффективной модели только по окончании эпохи, улучшающей показатели.
  • EarlyStopping : иногда во время обучения мы можем заметить, что разрыв в обобщении (то есть разница между обучением и ошибкой проверки) начинает увеличиваться, а не уменьшаться. Это симптом переобучения, который можно решить разными способами ( уменьшает емкость модели , увеличивает обучающие данные , увеличивает данные , регуляризация , выпадение и т. Д.).Часто практическим и эффективным решением является прекращение тренировок, когда разрыв в обобщении ухудшается.
Ранняя остановка

Затем я обучил модель для 10 эпох с размером пакета 32. Обратите внимание, что обычно больший размер пакета дает лучшие результаты, но за счет более высокой вычислительной нагрузки. Некоторые исследования также утверждают, что существует оптимальный размер пакета для получения наилучших результатов, который можно найти, потратив некоторое время на настройку гиперпараметров.

Давайте визуализируем графики потерь и точности.

Точность в сравнении с эпохой | Loss vs Epoch

Пока все хорошо. Модель сходится, что можно наблюдать по уменьшению потерь и потерь проверки с эпохами. Также он может достичь точности проверки 90% всего за 10 эпох.

Давайте построим матрицу неточностей и получим некоторые другие результаты, такие как точность, отзывчивость, оценка F1 и точность.

 МАТРИЦА НЕИСПРАВНОСТЕЙ ------------------ 
[[191 43]
[13 377]]

ТЕСТОВЫЕ МЕТРИКИ ------------- ---------
Точность: 91.02564102564102%
Точность: 89.76190476190476%
Отзыв: 96.66666666666667%
F1-оценка: 93.08641975308642

ПОЕЗДНАЯ МЕТРИКА ----------------------
Поезд: 94.23

Модель может достигать точности 91,02%, что неплохо, учитывая размер используемых данных.

Хотя этот проект далек от завершения, но примечательно видеть успех глубокого обучения в таких разнообразных проблемах реального мира. Я продемонстрировал, как классифицировать положительные и отрицательные данные о пневмонии из коллекции рентгеновских снимков.Модель была создана с нуля, что отличает ее от других методов, которые в значительной степени полагаются на метод трансферного обучения. В будущем эта работа может быть расширена для обнаружения и классификации рентгеновских изображений, состоящих из рака легких и пневмонии. В последнее время большой проблемой было различение рентгеновских изображений, на которых обнаружены рак легких и пневмония, и наш следующий подход должен заключаться в решении этой проблемы.

Соответствующий исходный код можно найти здесь.

Приятного чтения, удачного обучения и удачного программирования!

Если вы хотите быть в курсе моих последних статей и проектов, подписывайтесь на меня на Medium.Вот некоторые из моих контактных данных:

.

ziqingW / Pneumonia_x_ray_classification: Модель сверточной нейронной сети для классификации пациентов с пневмонией по рентгеновским снимкам

перейти к содержанию Зарегистрироваться
  • Почему именно GitHub? Особенности →
    • Обзор кода
    • Управление проектами
    • Интеграции
    • Действия
    • Пакеты
    • Безопасность
    • Управление командой
    • Хостинг
    • мобильный
    • Истории клиентов →
    • Безопасность →
  • команда
  • предприятие
.

Смотрите также