DeepHealth


Гео и язык канала: не указан, не указан
Категория: не указана


Нелёгкая жизнь исследователей легких

Связанные каналы

Гео и язык канала
не указан, не указан
Категория
не указана
Статистика
Фильтр публикаций


Помните мы рассказывали про модель по детекции COVID-19.

Сегодня -22 апреля сервис диагностики заболеваний легких на базе нейронных сетей iMedHub, был успешно интегрирован с PACS системой (медицинский архив) городской клинической инфекционной больницы имени И.С. Жакеновой г.Алматы. Сервис способен обнаружить 14 симптомов заболеваний и распознать пневмонию, характерную именно для COVID-19.

Процесс обработки рентген-снимков грудной клетки полностью автоматизирован, полученный снимок из рентген-оборудования автоматически проходит анализ с помощью нейронной сети, а результат отображается врачу в его привычной рабочей станции.




Репост из: Iv
Тестим нашу с @alimbekovkz модель на казахстанских снимках, одной из больниц. Очевидно, что в условиях карантина и эпидемии здоровых людей там не очень много. Хотелось проверить как много их найдет модель. Нашла 1 на 250 больных. Вполне удовлетворительный результат.


Какой-то забавный дядя в чате сказал, что все вышеописанное - грязная набутылка и вымысел.
Интересно, оверфитнутая моделька смогла бы верно определить признаки патологии?








Все уже почти готово..

Вчера наконец начали получать наши снимки из инфекционной больницы. А это значит что мы можем протестировать нашу модель!

Расскажу немножко о том, как шла работа.
Модель была обучена на сборном датасете в который вошли снимки предоставленные университетскими клиниками разных стран, а также снимки, собранные нами из открытых источников. При этом, необходимо отметить важную деталь - модель обученная на снимках только из открытых источников имеет показатель ROC AUC порядка 92%-94% (что по всем требованиям является удовлетворительной точностью).

ROC AUC нашей модели близок к 100% (см. прилагаемый график).

Идею создать модель для помощи врачам предложил Ренат Алимбеков примерно две недели назад. За это время мы в срочном порядке мы выпросили необходимое количество снимков у знакомых врачей из разных стран и организаций (казахстанские снимки были недоступны на тот момент).

Параллельно мы работали над созданием самой модели: выбирали и тестировали архитектуры, подбирали метрики, писали код, отлаживали, не спали ночами.

Получив результат близкий к 100% мы вначале не поверил, и даже расстроился. Подумал, что напутал что-то или где-то произошла утечка в данных (data leak).

Снова длительные обсуждения, снова бесчисленные проверки... Которые позволили убедиться, что модель действительно показывает отличные результаты!

Прилагаем график ROC-AUC, визуализацию предсказаний модели и истинных диагнозов на отложенной выборке.

Отдельного внимания заслуживают результаты модели на снимках, поступающих в наш PACS в инцфекционной больнице города Алматы. 8 из 10 кейсов модель точно определила COVID-19


Я не врач и не рентгенолог, но так как работаем с медицинскими изображениями необходимо изучать как выглядит паталогии на снимках. Для этого мы используем открытые источники из Китая, Италии, Австралии, США и других стран. Отдельно под эту задачу был создан сайт http://radiologytrain.kz/, где собрали 200 кейсов COVID-19 с рентген и КТ снимками и описанием симптомов. В том числе этот проект может использоваться как учебный материал для практикующих рентгенологов
Хочу поделиться некоторыми кейсами.
Кейс 1 (Китай Женщина 53 года): Рентгенография грудной клетки с подтвержденной пневмонией, вызванной COVID-19. У 53-летней женщины была лихорадка и кашель в течение 5 дней. Многофокальные пятнистые помутнения можно увидеть в обоих легких (рис. 1).
Кейс 2 (Италия Мужчина 53 года): Пациент с артериальной гипертензией, отсутствует одышка, температура в норме, отрицал потенциальные контакты с пациентами с COVID-19 или недавнее пребыванием в зонах риска. Лабораторные тесты при поступлении выявляют незначительное снижение лейкоцитов. Вечером у него развивается небольшое повышение температуры тела -
37° С и выполняется рентгенография грудной клетки для определенных паренхиматозных изменений (рис. 2).
КТ подтверждает в обеих областях легких наличие нескольких областей повышенной и измененной плотности - «матового стекла» (рис. 3).
В связи с сильным рентгенологическим подозрением пациенту выполняется мазок из носа и потдверждается положительный результат COVID-19.
Кейс 3 (Италия Мужчина 45 лет): Мужчина, никаких известных сопутствующих заболеваний. Лихорадка и кашель. Лейкоцитоз. Гипоксическая дыхательная недостаточность. Подозревается контакт с субъектами зоны риска. На КТ снимке: воздушность, кратно увеличенная плотность, во всех долях легких и нескольких областей повышенной и измененной плотности «матового стекла» (рис. 4).
На рентгенография грудной клетки, выполненной за несколько часов до КТ небольшие и тонкие двусторонние помутнения очевидны. Рентгенологическое исследование недооценивает степень поражения легких (рис. 5).
Кейс 4 (Италия Мужчина 62 года): Рентгенограмма грудной клетки не показывает патологических результатов (рис. 6).
В связи с несоответствием между клинической картиной и рентгенологическими признаками решено выполнить КТ
Стандартная КТ показывает интерстициально-альвеолярной пневмонию в начальной стадии. (рис. 7)
Тест на COVID-19 дал положительный результат после предполагаемого диагноза с КТ.
Изображения в посте идут в хронологическом порядке кейсов.
Отметим так же, что ученые из Японии анализировали КТ снимки переболевших пациентов и обнаружили, что у половины бессимптомных пациентов в тканях легких наблюдаются изменения по типу «матового стекла».
Так же по заявлению Радиологии Москвы теперь коронавирусную инфекцию COVID-19 будут определять по клинической картине симптомов и результатам компьютерной томографии, не дожидаясь результатов ПЦР. Это позволит быстрее помочь пациентам, у которых уже начала развиваться пневмония.
«На КТ можно выявить вирусную пневмонию, чтобы начать лечение. Конечно, вирусные пневмонии бывают и другими, но в условиях текущей ситуации скорее всего это будет коронавирусная инфекция. Когда ПЦР не дает результата – по нынешним исследованиям около 30% тестов ложноотрицательные - лучше применять комплексную оценку: смотреть на симптомы, проводить КТ».
















Реализовали публикацию https://arxiv.org/abs/2003.07347 в виде микросервиса, где за 14 вопросов можно узнать свой индекс уязвимости COVID-19 (индекс CV19). Индекс CV19 - это прогностическая модель на основе машинного обучения, которая идентифицирует людей, которые могут иметь повышенный рик к серьезным осложнениям от COVID-19 («коронавирус»). Индекс CV19 призван помочь больницам, государственным / областным / местным органам здравоохранения и другим организациям здравоохранения в их работе по выявлению, планированию, реагированию и снижению воздействия COVID-19. Можно так же использовать в виде самооценки.

Ссылка реализации - https://covid19index.herokuapp.com/


Всем привет.

Мы собрали данные со всех открытых источников по рентген и КТ снимкам и выложили это всё на один сайт - http://radiologytrain.kz/galereja/
У нас есть около 200 кейсов с описанием снимков, физического состояния пациентов и последовательностью снимков. В некоторых кейсах раскрыта информация и по лечению пациентов.
Сайт нацелен на студентов-медиков, младших врачей и смежных медицинских работников. Будет полезен и рентгенологам, врачам которые сейчас занимаются чтением снимков.

Отдельный интерес представляет онлайн-справочника по противодействию и лечению коронавируса. Он основан на опыте клиники университета китайского города Чжедзян. Документ предназначен для медицинских работников, но читать полезно всем. Перевод на русский язык онлайн-справочника организован Фондом китайского миллиардера Джека Ма. Также есть описание применения IT в медицинской практике борьбы с эпидемией. (http://radiologytrain.kz/covid-19/onlajn-spravochnika-po-protivodejstv/)

Для рентгенологов в поле должна быть интересна презентация - Рентгенологические критерии дифференциальной диагностики воспалительных изменений ОГК вирусной этиологии (COVID-19) при МСКТ (http://radiologytrain.kz/covid-19/rentgenologicheskie-kriterii-differe/)

Для всех кто занимается ИИ в медицине - должны быть интересны снимки и возможность потестировать на них свою действующую модель или обучить новую.


Это не Беня Франклин, чьи портреты мы так нежно любим. Это Исаак Ньютон, который находясь в карантине, во время великой чумы в Лондоне, в 1665 он совершил ряд открытий в физике и математике.
Интересно, закончится ли наш карантин чем-нибудь, хотя бы отдаленно похожим по своим результатам?



Показано 20 последних публикаций.

23

подписчиков
Статистика канала