5.07 Pneumonia Detection in Chest X-Rays using Neural Networks

最新推荐文章于 2025-04-17 11:40:14 发布

托比-马奎尔

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分类专栏：医学图像处理文章标签：人工智能

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肺炎诊断是一个耗时的过程，需要高技能的专业人员分析胸部X光片chest X-ray (CXR)，并通过临床病史、生命体征和实验室检查确认诊断。它可以帮助医生确定肺部感染的程度和位置。呼吸道疾病在 X 光片上表现为一处膨胀的不透明区域。然而，由于不同的情况（如癌症、出血、肺水肿等）可能表现为肺部不透明，因此在 CXR 中识别呼吸道疾病很麻烦。以不同间隔拍摄的患者 CXR 以及与临床症状的相关性有助于识别肺炎。

胸部X光检查使用聚焦辐射束检查您的肺部、骨骼和心脏。这些辐射束产生的图像是身体内部的图像。黑白照片的底片类似于 X 射线图像。身体组织的厚度各不相同，导致身体的每个部位都有不同比例的辐射穿过。例如，你的骨头非常厚，不会让太多辐射穿过。在 X 光照片上，骨头呈白色。另一方面，肺部可以让更多的辐射通过，则肺部的 X 光照片显示它们呈灰色。

X 射线检测是这些专业人员的专长。 CXR 的外观受到患者姿势和吸气深度等因素的影响，使其更难以解读。放射科医生每天必须解读大量 CXR。借助人工智能和机器学习的潜力，可以最大程度地减少临床医生的重复性任务和高端专业知识，从而自动对潜在呼吸道疾病病例进行初始检测或图像筛查，以对其进行分级和加快审查。

1.1文献综述

大多数死亡可以通过简单的干预措施来预防，并通过低成本、低技术含量的药物和护理来治疗。肺炎通常在进行胸部 X 光检查后即可确诊。它可以帮助医生确定感染的程度和位置。呼吸道疾病有时会在 X 光检查中表现为邻近区域的不透明区域膨胀。由于不同的情况可能会出现肺部浑浊，例如癌症、出血、肺水肿等，通过CXR来识别呼吸系统疾病是很麻烦的。

在医学领域，大多数人使用CNN的迁移学习方法在足够的数据集下进行分类。

我们可以使用图像增强技术增加训练数据集，例如随机旋转、平移、缩放、水平翻转以及随机常数的加法或减法。数据集分为 95% 的训练集和 5% 的验证集。使用在 ImageNet 数据集上预训练的 RetinNet 对图像进行分类。

实施DenseNet模型是因为研究发现可以很好地预测肺炎疾病。较少的特征和参数最能防止过度拟合。深度学习和机器学习的混合特征比传统方法具有更高的效率。现代诊断方法是常见的X射线可视化技术，同样是抗原测试/分子，用于确定疾病的严重程度和存在。