Рубцы после пневмонии на рентгене


причины, опасность и методы лечения

Рубец на легком – это явление, которое возникает в результате нарушения целостности тканей органа. Повреждение выявляется в ходе рентгенографического исследования. Опасность рубца основывается на риске развития сопутствующих факторов.

Что такое и его особенности

Рубцы, образующиеся на легких, в медицинской терминологии носят названия легочного фиброза, или пневмофиброза. Рубцевание дыхательного органа происходит в результате разрастания соединительной ткани. Она образуется в процессе заживления воспалительных очагов с целью восполнить пустоты, возникшие при воспалении. В легких происходит сращивания альвеол. Нарушается естественная функция обмена кислорода и углекислого газа. Работа дыхательной системы ухудшается в результате скопления экссудата в полостях альвеол.

В местах образования рубца ткани теряют свою эластичность. Следовательно, орган не может полноценно функционировать. Чем больше наростов, тем затруднительнее легким выполнять свою функцию. Отсюда прямая связь необходимости своевременного лечения заболеваний дыхательной системы с подобными последствиями.

Легочные рубцы различаются своими размерами и локализации. Учитывая данные обследования, врач может определить, как часто человек переносил заболевания (пневмонию, туберкулез, корь, коклюш), и определить степень поражения легочной ткани.

Чем больше площадь рубцевания (разрастания соединительной ткани), тем сильнее проявляются симптомы, и опаснее состояние человека. Различают три степени рубцевания – фиброз, склероз и цирроз тканей легкого.

Врач замечает отклонения в работе легких во время прослушивания, но увидеть рубец можно на рентгене.

Рекомендуем почитать:

Симптомы и причины

Больных с рубцеванием легочной ткани беспокоит одышка и нарушения дыхательной функции. Особенно выражено этот симптом проявляется после физической нагрузки. Во время аускультации наблюдаются сухая хрипота. Человек ощущает боль в груди, слабость, головокружения. Больной часто кашляет, кашель при этом сухой или с незначительным выделением мокроты. Вследствие кислородного голодания и оксигенации крови, кожный покров становится бледным, а в носогубной складке приобретает синий оттенок. Развивается сердечная недостаточность. Человек ощущает учащенное сердцебиение. Могут видоизмениться пальцы верхних конечностей.

Идентифицируя рубцы на легких, выделяют следующее причины их появления:

  • бактериальные заболевания – пневмония и туберкулез;
  • грибковые поражения легких;
  • воздействие токсинов, ядов, химикатов;
  • загрязненный окружающий воздух;
  • затянувшиеся аллергические процессы;
  • паразитарные инвазии – эхинококкоз, токсоплазмоз, амебиаз;
  • аутоиммунные;
  • вредные привычки – в частности курение.

Известны случаи врожденного фиброза, которые возникают по неизвестным причинам и не поддаются терапии.

От величины и количества рубцов зависит состояние органа дыхания. Мелкие шрамы после пневмонии не несут существенной угрозы для здоровья человека. Большие же опасны для человека, способны вызвать необратимые процессы, вплоть до цирроза легких.

Особенности появления после пневмонии

Пневмония или воспаление легких – опасное инфекционное заболевание вирусной или бактериальной или грибковой этиологии. По статистическим данным американского национального института здравоохранения, пневмонией в год болеет 450 миллионов человек, из которых 7 миллионов умирают.

В большинстве случаев пневмония заканчивается выздоровлением с формированием рубца. Один из распространенных вопросов, задаваемых пульмонологам, насколько опасен рубец на легком после пневмонии.

При длительном течении болезни воспаляются альвеолярные ткани – возникают эрозии и нагноения. В условиях отсутствия своевременного лечения, очаг воспаления быстро распространяется и диагностируется двухсторонняя пневмония. В период выздоровления состояние органа дыхания нормализуется. Поврежденные ранее участки тканей заживают, но альвеолы не могут восстановиться. Организм замещает «недостающие элементы» соединительной тканью – развиваются рубцы после пневмонии. Чем масштабнее площадь поражения (количество очагов воспаления), тем больше повреждений может остаться в конечном итоге. Такие образования не склонны рассасываться самостоятельно.

Рубец, возникший после пневмонии небольшого размера, хотя и виден на рентгеновском снимке, не представляет опасности для человека. Рубцы на легких после пневмонии крупных размеров приносят существенные проблемы, привлекая за собой сопутствующую симптоматику нарушения дыхательной функции.

Методы лечения

При лечении легочных рубцов строится комплексный терапевтический подход. Нужно понимать, что устранить проблему возможно только на ранних стадиях образований. В остальных случаях суть лечения заключается в поддержании нормальной жизнедеятельности человека.

При диагнозе фиброз используют 2 типа лечения – консервативное и хирургическое. Консервативное лечение состоит из нескольких компонентов:

  1. Медикаментозное лечение. Предполагает прием – цитостатиков, глюкокортикостероидов и антифиброзных препаратов.
  2. Кислородная терапия. Больному предоставляется специальная процедура принудительного вдыхания кислорода.
  3. Физические занятия. Помогают нормализовать процесс дыхания и другие, жизненно важные процессы организма. Сюда относят гимнастику, плавание, спортивную ходьбу, бег. Актуальные нагрузки подбирает лечащий врач с учетом состояния пациента.
  4. Методы народного лечения заключаются в самостоятельном изготовлении лекарств и приеме средств растительного происхождения.

Радикальное лечение подразумевает хирургическое вмешательство, чтобы убрать поврежденный участок. Показания к данной процедуре – гипоксия при физических нагрузках, уменьшение объема легких до показателя ниже жизненно необходимого, дыхательная недостаточность тяжелой степени.

Профилактика

Для предотвращения образования рубцов на дыхательном органе необходимо соблюдать рекомендации:

  • устранение провоцирующих факторов. Больному необходимо оградиться от источников раздражения ткани легких. Смена профессии, профилактика заболеваний, избавление от вредных привычек;
  • отказаться от вредных привычек;
  • при работе в загрязненных условиях использовать специальное защитное оборудование;
  • своевременно лечить инфекционные заболевания;
  • вести активный образ жизни, находится на свежем воздухе;
  • с осторожностью принимать лекарственные препараты, вызывающие рубцевания.

Соблюдение правил поможет снизить риск вероятности появления фиброзного рубца, и улучшит общее состояние организма.

Рубец, образовавшийся в легком, может быть абсолютно безобидными или нести явную угрозу жизни человека. Чтобы не подвергнуть опасности при обнаружении подобного явления, человеку нужно пройти полное клиническое обследование.

Статья проверена редакцией

дефицитных тканей / пневмония: модель классификации для обнаружения пневмонии на рентгеновских снимках грудной клетки.

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

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:

.

anjanatiha / Обнаружение пневмонии на рентгеновских изображениях 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
.

Рентген грудной клетки при пневмонии - wikidoc

Главный редактор: C. Майкл Гибсон, M.S., M.D. [1]; Заместитель главного редактора: Хамид Кази, доктор медицины, бакалавр наук [2], Приямвада Сингх, доктор медицины [3]; Алехандро Лемор, доктор медицины [4]

Обзор

Важным тестом для постановки диагноза пневмонии является рентген грудной клетки. Рентген грудной клетки может выявить участки непрозрачности (белые), которые представляют собой уплотнение. Пневмония не всегда выявляется на рентгеновских снимках либо потому, что болезнь находится только на начальной стадии, либо потому, что она поражает часть легкого, которую трудно увидеть на рентгеновском снимке.

Рентген грудной клетки

Показания

Пациенты со следующими состояниями должны быть обследованы с помощью рентгена грудной клетки: [1]

Выводы

Приобретена больница

  • Американское торакальное общество рекомендует всем пациентам с подозрением на внутрибольничную пневмонию сделать рентген грудной клетки для подтверждения диагноза и определения степени тяжести заболевания. [3]
  • Рентген грудной клетки также помогает определить плевральный выпот или кавитацию как возможное осложнение.
  • В идеале рентген грудной клетки должен быть задне-передним и латеральным, но это будет зависеть от состояния пациента.
  • Результаты включают следующее: [4]
  • Рентген грудной клетки также используется для оценки улучшения или отсутствия клинического ответа у госпитализированных пациентов.

Рентгенография грудной клетки

Видео

Список литературы

  1. Уоткинс Р.Р., Лимонович Т.Л. (2011).«Диагностика и лечение внебольничной пневмонии у взрослых». Ам Фам Врач . 83 (11): 1299–306. PMID 21661712.
  2. ↑ Syrjala H, Broas M, Suramo I, et al. Компьютерная томография высокого разрешения для диагностики внебольничной пневмонии. Clin Infect Dis 1998; 27: 358-363 PMID 9709887
  3. «Руководство по ведению взрослых с госпитальной, вентиляционной и медицинской пневмонией». Американский журнал респираторной медицины и реанимации . 171 (4): 388–416. 2005. DOI: 10.1164 / rccm.200405-644ST. ISSN 1073-449X.
  4. Koenig, S.M .; Трувит, Дж. Д. (2006). «Пневмония, связанная с ИВЛ: диагностика, лечение и профилактика». Обзоры клинической микробиологии . 19 (4): 637–657. DOI: 10.1128 / CMR.00051-05. ISSN 0893-8512.

Шаблон: WH Шаблон: WS

.

Смотрите также