Пневмония на рентгене фото


как выглядят на рентгене, симптом "матового стекла"

Коронавирусная инфекция прежде всего поражает лёгкие, начиная с горла и переходя по дыхательным путям к жизненно важному органу. Узнаем, как выглядят лёгкие при коронавирусе на рентгене и в чем отличия COVID-19 от пневмонии.

Как коронавирус выглядит на рентгене?

COVID-19 поражает лёгкие. В плевральной полости вокруг органа дыхания накапливается жидкость и он увеличивается в размерах. Лёгочная ткань покрывается рубцами, и из-за этого человеку становится трудно дышать, так как часть органа разрушается и кислороду трудно попасть в кровь.

При рентгеновском излучении лёгких, поражённых коронавирусной инфекцией, наблюдаются затемнения в нижней части органа (на снимке обозначаются белыми пятнами). Пятна называются симптомом “матового стекла”. На рентгене видны пятна, которые обуславливаются наличием жидкости в лёгких.

Симптом “матового стекла” в легких

Симптом “матового стекла” проявляется у больных на фоне поражения лёгких вирусом. Так как дыхательный орган подвергается серьёзным изменениям, в нём появляются зоны повреждений.

Снижается плотность лёгочной ткани. В поражённом участке проявляется умеренно-сниженная воздушность, главным признаком выступает видимость сосудов лёгких и стенок бронхов.

Заметить данный симптом на рентгене сложно, поэтому требуется дополнительно сделать компьютерную томографию.

Типичные признаки проявления симптома “матового стекла”:

  • стенки и структура бронхов чётко проглядываются;
  • видны затемнения;
  • сохраняется сосудистый рисунок;
  • повышается прозрачность лёгочной ткани.

Причины, при которых встречается данный симптом:

  • отёк лёгких;
  • пневмонии, вызванные вирусными частицами;
  • хронические заболевания лёгочных тканей;
  • синдром дыхательных расстройств;
  • системные заболевания соединительной ткани;
  • сердечная недостаточность в стадии альвеолярного отёка лёгких;
  • кровотечения из лёгочных сосудов.

Ниже представлены фото, как выглядит симптом “матового стекла” на рентгене и компьютерной томографии:

Как проявляется поражение легких при коронавирусе?

Типичные проявления нарушений органа дыхания при коронавирусной инфекции:

  • в лёгких накапливается жидкость и постепенно занимает всё большую площадь;
  • поражаются стенки сосудов и клеток крови в лёгких;
  • видны затемнения по типу “матового стекла” различного размера, сопровождающееся уплотнением перегородок между альвеолами – пузырями, где капилляры органа обогащаются кислородом;
  • в лёгких образуется рубцовая ткань, называющаяся “фиброзом”, вследствие чего снижается растяжимость и эластичность ткани.

Отличия пневмонии от коронавируса?

Пневмония – это воспаление лёгких, которое провоцируется бактериями. Обычная пневмония развивается, когда в органах дыхания скапливается мокрота, поэтому начинается нарушение вентиляции органа и размножаются микроорганизмы.

При пневмонии поражается только часть лёгких, а при коронавирусной инфекции страдает весь орган, он заполняется жидкостью и перестаёт снабжаться кислородом.

Пневмонию, в отличие от коронавируса, можно вылечить антибиотиками, уничтожив возбудителя.

При пневмонии, на рентгеновском снимке легких, видны следующие признаки:

  • в разных частях органа находятся очаги затемнения, имеющие неровные контуры и размер 3-12 мм;
  • различаются тени по внешнему виду (овальные, кольцевидные, круглые), интенсивности цвета – чем темнее будет пятно, тем сильнее патологический процесс;
  • если поражены лимфатические узлы и нарушено кровоснабжение органа, может быть заметно изменение корней лёгких, если поражена плевра – видны нарушения в рисунке куполов диафрагмы.

На рентгеновском снимке пневмония выглядит следующим образом:

Пневмония может развиваться в течение нескольких недель, а инкубационный период COVID-19 составляет 2-5 суток.

Чем отличается атипичная пневмония от коронавируса?

Атипичная пневмония вызвана воздействием микроорганизмов (микоплазм, хламидий, легионелл), являющихся нехарактерными для пневмонии. Также её называют острым респираторным синдромом. Болезнь первоначально проявляется интоксикацией:

  • тошнотой;
  • повышением потоотделения;
  • слабостью;
  • учащённым сердцебиением.

Не всегда больного беспокоит кашель. Высокая температура может сохраняться в течение длительного времени. Ещё одна особенность атипичной пневмонии – увеличение числа лейкоцитов в единице объёма крови, который можно определить, сдав анализ.

При атипичной пневмонии легких на рентгеновском снимке видны затемнения:

  • мелкоочаговые – не более 3 мм;
  • среднеочаговые – не более 7 мм;
  • крупноочаговые – не более 12 мм;
  • фокусные – более 12 мм.

Атипичная пневмония на рентгеновском снимке:

COVID-19 отличается от атипичной пневмонии тем, что сопровождается прежде всего лёгочными проявлениями. Симптомы обоих заболеваний могут совпадать – повышение температуры, насморк и боль в горле.

Атипичную пневмонию можно вылечить Тетрациклином, Ципрофлоксацином или макролидами. Но при COVID-19 эти средства не эффективны.

Отличие вирусной пневмонии от коронавируса?

Вирусная пневмония отличается от коронавируса более лёгким течением болезни. Распространёнными возбудителями вирусной пневмонии являются вирусы группы A и B, аденовирусы и вирусы парагриппа.

Как и при простой пневмонии, при вирусной форме заболевания, на рентгене видны такие же признаки поражения легких:

  • затемнения;
  • тени разной формы и размера;
  • изменение корней легких.

Вирусная пневмония на рентгеновском снимке выглядит следующим образом:

Коронавирус отличается от вирусной пневмонии данными признаками:

  • быстро развивается тяжёлая форма патологии, вирусная пневмония даже при неутешительных прогнозах оставляет шансы на выздоровление;
  • коронавирус сопровождается учащённым сухим кашлем, если поражены оба лёгких, выделяется мокрота;
  • плохо сбивается температура, при вирусной форме пневмонии по утрам температура уменьшается.

Самостоятельно отличить коронавирус от воспаления лёгких невозможно.

Коронавирусная инфекция оказывает разрушающее действие на легкие. Поэтому при ухудшении самочувствия, нужно обратиться за медицинской помощью. Такой подходит значительно увеличивает шансы на выздоровление.

Полезные видео

Обязательно посмотрите видео, где врачи коммунарки делятся снимками пациентов и рассказывают про самые популярные случаи и делятся своим опытом:


anjanatiha / Обнаружение пневмонии на основе рентгеновских изображений грудной клетки с глубоким обучением: обнаружение пневмонии на рентгеновских изображениях грудной клетки с использованием сверточной нейронной сети и предварительно обученных моделей

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

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 обобщения (то есть разница между ошибкой обучения и 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

TRAIN METRIC ----------------------
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:

.

i-m-vivek / X-Ray_Pneumonia_Detection: Обнаружение пневмонии с помощью рентгеновских снимков

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

andreiliphd / pytorch-pneumonia-x-ray: медицинский анализ рентгеновских снимков пневмонии с глубоким обучением с использованием PyTorch.

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