Повторный рентген после пневмонии


Повторные рентгенологические исследования при пневмонии

Медицинские показания к проведению рентгенографии легких в двух проекциях (передняя, боковая) включают в себя подозрение на пневмонию при наличии следующих симптомов у пациента:

  1. Лихорадка выше 38°С с острым началом заболевания.
  2. Кашель с мокротой любого характера (от слизистой до гнойной с прожилками крови).
  3. Наличие аускультативных и перкуторных симптомов пневмонии: влажные хрипы, крепитация, укорочение тона.
  4. Изменения в общем анализе крови по типу лейкоцитоза с цифрами выше 10*109/л либо наличие палочкоядерного сдвига выше 10%.

При выявлении патологических изменений на рентген-снимке, характерных для пневмонии, пациенту назначается соответствующая терапия.

Графики проведения рентгенограмм

Однако после установления диагноза для заболевшего остается неясным, как часто ему требуется проведение дополнительных рентгенологических исследований.

Неосложненное течение пневмонии, легкая и средняя степени тяжести заболевания, как правило, требуют двукратного повторного рентген-снимка через 3-4 дня и через 6-10 дней от начала антибактериальной терапии. Если при втором контрольном исследовании отмечается положительная динамика в виде разрешения инфильтрации легочной ткани, значительного ее уменьшения, пациент считается выздоравливающим.

Критерии выздоровления при пневмонии перечислены ниже:

  1. Нормализация состояния больного (субъективная оценка).
  2. Исчезновение физикальных, рентгенологических и лабораторных симптомов воспаления легкого.

После лечения пациент передается в поликлинику для диспансерного наблюдения, сроки которого обычно составляют 6 месяцев. Осмотры терапевтом, выполнение ОАК, ОАМ, биохимического анализа крови и рентгенографии легких выполняются по графику 1-3-6 месяцев после клинического выздоровления.

Общая радиологическая нагрузка за весь период при неосложненном течении пневмонии составляет от 0,2 до 0,5 мЗв (метод цифровой рентгенографии).

Подход при осложненном течении

Осложненное течение заболевания либо отсутствие эффекта от антибактериальной терапии имеют другой подход к рентгенодиагностике.

При отсутствии эффекта от антибиотика (АБ) первое рентгенологическое исследование выполняется на 3-4 сутки от начала лечения. По его результатам (и клинике) оценивается потребность в смене этиотропной терапии. Затем проводится повторная рентгенография в двух проекциях на сроке 7-10 дней после замены АБ. Далее возможны варианты ведения пациента:

  1. При отсутствии инфильтрации легочной ткани на третьем контрольном рентген-снимке (через 14-20 дней после смены антибактериальной терапии) и клиническом выздоровлении пациент передается для диспансерного наблюдения в поликлинику, сроки которого удлиняются до года. В этот период проводятся осмотры, лабораторные и рентген-исследования по графику 1-3-6-12 мес.
  2. При отсутствии положительной рентген-динамики, как правило, необходимы консультация фтизиатра, проведение бронхоскопии, компьютерной томографии легких. Далее по результатам дополнительного обследования.

При осложненном течении пневмонии не существует никакого графика проведения рентгенологических исследований, так как иногда невозможно предугадать ход последующего развития заболевания.

Осложнения воспаления легкого, требующие частого проведения R-графии:

  1. Эмпиема плевры, пиоторакс.
  2. Абсцедирование легкого.
  3. Формирование осумкованного плеврита.
  4. Пневмоторакс.
  5. Отек легкого.
  6. Гидроторакс, выпотной плеврит.
  7. Сепсис.

Общая радиологическая нагрузка при пневмонии с осложненным течением может увеличиваться до 2 мЗв при использовании цифрового метода.

В конце следует отметить, что решение о проведении дополнительного R-обследования при данном заболевании принимает лечащий врач на основании клинического осмотра, поэтому приведенные выше сроки никоим образом не могут быть использованы для оценки компетентности медицинского персонала.

Загрузка...

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:

.

Deep Learning для диагностики пневмонии с помощью рентгеновских лучей | Автор: Wezley Sherman

Поскольку данные обрабатываются и готовы к передаче в сеть, мы должны обсудить архитектуру сети.

Поскольку мы работаем с классификацией изображений, я решил использовать сверточную нейронную сеть (CNN) для представления изображений, а затем регрессионную модель для их классификации. После некоторых проб и ошибок я обнаружил, что сверточная нейронная сеть с двумя сверточными слоями и максимальным слоем объединения работает хорошо.Затем я смог передать вывод CNN на полностью подключенные слои для выполнения классификации.

Архитектура модели выглядит следующим образом:

Очень высокий уровень разбивки нашей модели

Первый сверточный слой имеет 32 фильтра и размер ядра 3 x 3, затем он объединяется в пул. После объединения он проходит через другой сверточный слой со 128 фильтрами и размером ядра 2 x 2. Наконец, вывод выравнивается и отправляется через полностью связанные слои для определения вывода.

Регуляризация L2 использовалась для скрытых слоев в полностью связанной модели - чтобы избежать чрезмерного подгонки.В качестве функции потерь использовалась кросс-энтропия, а в качестве оптимизатора - Adam Optimizer.

Конечный результат ниже:

Архитектура модели классификации

С этой конфигурацией я смог правильно классифицировать 87% рентгеновских лучей в тестовой выборке.

.

Пневмония и рентген.

Пневмония

Рентген не так точен, как думает большинство людей. Многие дети (а также взрослые) диагностирована пневмония в отделениях неотложной помощи, клиниках скорой помощи и даже кабинеты врачей, когда их на самом деле нет. Рентген не видит бактерии. Он видит жидкость, слизь, застой или что-то еще. Слизистая в в груди может быть аллергия, такая как астма, бактериальная пневмония, вирусная (пневмония) инфекция, такая как простуда или грипп, грибковая инфекция или даже редко - рак.Радиолог считает рентгеновский снимок пневмонией, но это это термин радиологов для обозначения скопления. И радиолог не знает пациенту, поэтому он назовет это пневмонией, если заложенность очень небольшая не желая пропустить это и подать в суд позже. Некоторые врачи также позвонить на диагностику, не желая, чтобы на вас судились. Большинство пациентов с астмой атака или грипп будет иметь ненормальный рентген. Когда есть то, что называется уплотнение, при котором вся доля легкого имеет белый цвет, тогда это скорее всего бактериальная пневмония.Но у многих рентгеновских снимков есть стейки или что-то пушистость, которая называется пневмонией.

я не делать много рентгеновских снимков, так как в большинстве случаев это не поможет нам, докторам. Если есть жар, кашель, и я слышу то, что называется хрипами в груди, то есть Скорее всего, это пневмония, и я буду лечить ее независимо от того, что покажет рентген. И если есть ребенок, который не болен, у него легкий кашель, умеренная температура и нормальное зондирование грудной клетки без затрудненного дыхания, то есть бактериальные пневмония и зачем делать рентген, который может показать заложенность.Рентген часто отстает от состояния больных. Так что рентген может быть нормальным на ранней стадии пневмонии, и аномалии могут сохраняться на рентгеновских снимках в течение месяцев, даже если пациент вылечился. Рентген также может позже вызвать рак в жизни так зачем выставлять их без надобности. История и физика больше важный.

Итак Рентген - это не микроскоп, и он не видит бактерий. Для сравнения; если в носу слизистая, прозрачная слизистая от аллергии или может быть зеленая инфицированная слизистая, когда мы сделаем рентгеновский снимок вашего носа, он покажет заложенность, но мы не узнаем, чистые это или зараженные бугеры.

Доктор Кнапп

См. резюме медицинских исследований и статей, написанных об этом:

1. В Педиатрический журнал

причины и клинические проявления пневмонии изучены в 98 педиатрических больницах. амбулаторно. Вирусный диагноз установлен у 38 (39%) из 98 больных, бактериальный диагноз - у 19 (19%). Десять (53%) из 19 пациенты с бактериальной пневмонией имели сопутствующую вирусную инфекцию. Нет клинические, лабораторные или рентгенологические данные, которые надежно дифференцировать вирусную инфекцию от бактериальной.Эта учеба предполагает, что клинические, лабораторные и рентгенографические данные пациенты с бактериальной инфекцией могут быть неотличимы от результатов в пациенты с вирусной инфекцией.

2. Радиологическая технология ,

Сундук рентгеновский снимок является популярным диагностическим инструментом в лечении пациентов подозревается на пневмонию, но имеет низкую диагностическую ценность в много случаев. Клиническое применение грудной пленки может быть улучшено при тщательном клиническом обследовании пациента перед получение рентгенограммы, особенно у педиатрических больных.

3. Клиническая педиатрия

Сундук рентгенограммы 128 последовательных амбулаторных детей с рентгенологическими пневмонии были прочитаны независимо и без клинической информации факультетского педиатра (Ped), детского радиолога (R-P) и общий радиолог (R-G). Показания сравнивали с результатами вирусного титры и бактериальные культуры. Три наблюдателя согласились с правильным чтение только у трех детей с вирусным и у трех с бактериальным пневмония.Из-за плохого согласия наблюдателя и значительных ложноотрицательных результатов ошибки при сравнении показаний вирусов и бактерий с увеличением титра и положительные бактериальные культуры, соответственно, заключаем, что рентгенографические результаты являются плохими показателями этиологического диагноза в амбулаторном детстве пневмонии и сами по себе не являются достаточной базой данных для терапевтические решения.

4. Архив педиатрии Арген

Кому оценить точность метода Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) интерпретация рентгенограмм грудной клетки для выявления детей раннего возраста с бактериальным пневмония, и сравнить ее точность с другим методом.Рентгенограммы грудной клетки от детей до 5 лет, госпитализированных по поводу пневмонии, с микробиологические доказательства бактериальной или вирусной инфекции. Было оценено 108 рентгенограмм грудной клетки (87 вирусных, 21 бактериальных). Был специфичность 50-60% для диагностики бактериальных и вирусных инфекций грудной клетки.

5. Клиническая педиатрия

сложность диагностики пневмонии по рентгенологическому исследованию грудной клетки у детей младше 4 лет лет был изучен путем сравнения рентгенограмм грудной клетки 34 здоровых дети с рентгенограммами грудной клетки 34 детей с ранее установленным диагнозом как пневмония.Обзор этих фильмов без знания предыдущих интерпретация и без раскрытия клинической информации вариации относительно рентгенографического подтверждения пневмонии в 24% случаев случаи и варианты расположения поражения примерно в 50 процентов случаев.

6. Педиатрия

Необходимость для контрольных рентгенограмм, документирующих полное очищение легких инфильтраты у педиатрического пациента с острой пневмонией изучены перспективно.Семьдесят из 129 детей, включенных в исследование, имели повторные рентгенограмма в течение трех-четырех недель после постановки диагноза. 20 процент этой группы имел остаточные легочные инфильтраты. Из двух третей из тех, кто вернулся на повторную рентгенограмму, инфильтраты полностью исчезли в течение трех месяцев. Обычный повтор рентгенограммы грудной клетки могут не потребоваться, если нет клинических доказательств стойкой респираторной недостаточности или задержки развития.

7. Детская пульмонология

Это исследование оценило клиническую ценность рутинных последующих рентгенограмм грудной клетки в госпитализированные дети с внебольничной пневмонией. В заключение, плановые контрольные рентгенограммы грудной клетки в детстве не нужны внебольничная пневмония, если ребенок протекает без клинических проявлений восстановление.

8. Acta Педиатрия

Кому оценить ценность рентгенологического наблюдения за внебольничной пневмонией у ранее здоровых детей... Такие пациенты могут иметь получить пользу от контрольных рентгенограмм, но только с точки зрения выявления хронических болезнь на более ранней стадии, не изменяя клинического течения. Такие скромные выгоды необходимо сопоставить с последствиями предоставления наблюдение за большим количеством здоровых детей и выполнение множества ненормальных находки, не имеющие клинического значения. ВЫВОД: Контрольные рентгенограммы не очень ценно для детей, которые в остальном здоровы.

9. Acta Radiologica

Результаты радиологического исследования у детей с острой пневмонией: возраст важнее возбудителя инфекции
Цель: оценить есть ли рентгенологические данные и время заживления у детей с пневмонией коррелируют с этиологическим агентом.
А всего 346 детей с острой пневмонией, подтвержденной рентгенологически, и с проведенные серологические тесты на бактерии и вирусы, были включены в изучение. Были проанализированы пять этиологических групп: дети с бактериальным только этиология, только вирусная этиология, смешанные бактериальные и вирусные этиология, только с микоплазмами и дети без этиологии. Грудная клетка фильмы каждой этиологической группы были проанализированы, и результаты были соотносится с возрастом детей. Рентгенологические данные не различались. между этиологическими группами.Рентгенологические данные коррелируют значительно с возрастом пациента.
Результат: Невозможно сделать выводы об этиологии на основании грудной клетки. Рентгенологические данные.


Вот письмо I разослано в сентябре 2011 г.

Выпуск от 1 октября 2011 г. Клинический Инфекционные заболевания представит эта информация и рекомендации .

Общество педиатрических инфекционных заболеваний (PIDS) и инфекционные заболевания Общество Америки (IDSA) созвало экспертную комиссию для проверки руководства внебольничной пневмонии (ВП).База данных PubMed была проверена по май 2010 г. В состав экспертной группы входили врачи и исследователи, которые представляла общественную педиатрию, общественное здравоохранение, реанимацию, неотложную помощь медицина, госпиталистическая медицина, инфекционные болезни, пульмонология и операция. Первое в мире руководство по диагностике и лечению ВП у младенцев и детей, от PIDS и IDSA, подчеркивают важность иммунизация (Prevnar), включая ежегодную вакцинацию против гриппа, для защиты дети от опасной для жизни пневмонии.Группа из 13 человек во главе с Джоном С. Брэдли, доктор медицины, с кафедрой педиатрии Калифорнийского университета в Сан Медицинская школа Диего и детская больница Рэди в Сан-Диего, в Калифорния, автор новых руководящих принципов, опубликованных в Интернете 30 августа, и появятся в печати 1 октября номера Клинические инфекционные болезни . В документе представлены 92 конкретные рекомендации, каждая с разными уровни доказательности.

Рекомендации по диагностике "Диагностические методы и лечение, которые хорошо работают у взрослых, могут быть слишком рискованными. и не иметь желаемого результата у детей ». Что касается диагностики, то в рекомендациях указано, что посев крови не следует проводить в плановом порядке в нетоксичные, полностью иммунизированные дети с ВП, пролеченные в амбулаторных условиях настройка."В этих случаях нет необходимости проводить ненужные медицинские вмешательства, такие как использование рентгеновских лучей (которые подвергают ребенка воздействию радиации без надобности) или назначение антибиотиков (убивающих бактерии, а не вирусы, и может способствовать развитию бактерий, устойчивых к лекарствам) », - говорится в письменном разрешении. руководящие принципы также рекомендуют младенцам от 3 до 6 месяцев с подозрением на бактериальная пневмония - госпитализировать.

Амоксициллина в количестве, достаточном для терапии первой линии Кроме того, амоксициллин следует использовать в качестве терапии первой линии при бактериальной пневмонии, но больше мощные антибиотики не нужны.Метициллин-устойчивый Золотистый стафилококк следует рассматривать как причину пневмония, если лечение первой линии оказалось безуспешным. Согласно руководящих принципов, чрезмерное лечение является серьезной проблемой. Большинство случаев пневмонии в дети дошкольного возраста имеют вирусное происхождение и поэтому не разовьются в опасную для жизни бактериальную пневмонию.

"Мы надеемся, что благодаря этим рекомендациям стандарты и качество уход за детьми по поводу внебольничной пневмонии будет последовательно от врача к врачу, обеспечивая лучшее лечение результаты "Dr.Брэдли указывает. "Пневмония - одна из самых распространенных причины госпитализации детей в США, и забота о детях сильно различается ", "Зачастую уход за детьми не основан на доказательствах и приводит к обоим чрезмерное и недостаточное лечение детей и менее чем идеальные результаты.

Интересно, что не рекомендуют рентген. Когда вы делаете рентген облачная область, которую можно увидеть, называется пневмонией, но на самом деле это просто скопление.Это слизистая. Слизистая может быть стерильной как при аллергии, так и астма, она может быть вирусной при простуде или бактериальной, как при бронхите или пневмония. Рентген не скажет вам, какой, но сообщается пневмония. Тогда врач, получивший рентгеновский снимок пневмонии, должен относитесь к нему так, как будто это бактериальная пневмония, чтобы он не пропустил пневмония и предъявит иск, если у пациента позже появится вторичная бактериальная пневмония после простуды. Мы обсуждали в предыдущих статьях около груди вирусная простуда с лихорадкой и кашлем в начале обычно вирусный и рецидив лихорадки и летаргии после пятого дня вторичная бактериальная инфекция.Вот когда нам нужно увидеть пациента. Но от пневмонии лечатся многие люди, у которых вирусная простуда в груди или аллергия. Все, кто кашляет и попадает в неотложную помощь в клиниках делают рентген грудной клетки, и многие проходят лечение от пневмонии. я по этой причине не делайте много рентгеновских снимков. Это не влияет на ваше медицинское решение так много.

Пока мы говорим о ложном диагнозе с помощью тестов, давайте поговорим о стрептококковые тесты. 10% стрептококковых культур и экспресс-тестов отрицательны при наличии на самом деле фарингит.А 5% населения носят стрептококк. их горло круглый год. Они носители. Так что у вас может быть ангина а тест отрицательный и не лечится. Тогда у вас может быть вирусная / аллергия. боль в горле и положительный результат теста и лечение стрептококка, перенесенного там весь год и не при чем с ангиной. Вот почему ваш друг говорит, что у их ребенка ангина, и у него даже не было температуры. Или врач назначил антибиотики от ангины, и пациент не был ну через несколько дней, поэтому они заменили антибиотики.Нет стрептококка устойчив к амоксициллину. Когда они поменяли антибиотики, возникла вирусная язва горло наконец ушло, и, похоже, это было от смены антибиотик.

Также подумайте об инфекциях мочевыводящих путей. Большинство девочек младше 5 лет. старый кто есть жжение, не инфекция, а просто раздражение. Вот что есть называется бессимптомной бактериурией. В мочевом пузыре многих женщин есть бактерии. и находится там круглый год. Это им не вредит и не нужно обрабатывали.Но ребенок получает раздражение от ванны с пеной и культуры выходит положительно. Возможно, это были бактерии, которые были там все месяц. С ними по-прежнему обращаются на всякий случай. (без пузырей и используйте Голубь мыло в ванне.)

Я говорю о том, что это не совсем точно и сбивает с толку, что именно реальный или нет. Много клинических суждений, опыта и здравого смысла долгий путь.

Роджер Кнапп MD

.

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
.

Смотрите также