Modele xray

Dans cette répostorie, nous vous fournissons le code keras (001-003 carnets Jupyter sous AzureChestXRay_AMLWBCode2_Model) et le code PyTorch (AzureChestXRay_AMLWBCode2_Model060_Train_pyTorch). Vous devez pouvoir exécuter le code à partir de zéro et obtenir le résultat ci-dessous à l`aide de la plateforme Azure machine learning ou l`exécuter à l`aide de votre propre machine GPU. Auparavant, les modèles de forme statistique (SSMs) s`avéraient être un préalable adéquat dans les problèmes d`enregistrement médical tels que la segmentation 3D des données CT et IRM (Seim et al., 2008, voir aussi segmentation d`image 3D basée sur Atlas). Les SSMs utilisent l`analyse des composantes principales (PCA) pour exprimer des variations anatomiques statistiquement significatives au sein d`une population de formation. Nous enrichissons les SSMs avec des informations volumétriques d`intérieur d`os apprises de CT et utilisons ces modèles statistiques de forme et d`intensité (Sims) comme un avant pour le processus de reconstruction. Le problème de trouver la bonne forme est ainsi traduit en dérivant une instance statistique du SSIM, de telle sorte que la forme anatomique spécifique au patient et la densité osseuse-intérieure représentée dans les images de référence sont approximées le mieux. Fig. 3. Modèle de forme et d`intensité statistique articulé (ASSIM) de la hanche, exprimant deux postures articulaires différentes. La surface articulée du modèle (beige) et la répartition de la densité de l`intérieur des os (noir et blanc) sont représentées ici. Ce référentiel contient le code pour le billet de blog: utilisation de Microsoft AI pour construire un modèle de prédiction de la maladie pulmonaire à l`aide de la poitrine X-Ray images, par Xiaoyong Zhu, George Iordanescu, Ilia Karmanov, les scientifiques de données de Microsoft, et Mazen Zawait DEH, radiologue résident du centre médical de l`Université de Washington. Pour exécuter le code, vous devez obtenir le NIH Chest X-Ray DataSet à partir d`ici: https://nihcc.app.box.com/v/ChestXray-NIHCC. Vous devez obtenir tous les fichiers image (tous les fichiers sous le dossier images dans NIH DataSet), fichier Data_Entry_2017.

csv, ainsi que les données de la boîte englobante BBox_List_2017. csv. Vous souhaiterez peut-être également supprimer quelques images low_quality (veuillez vous référer au sous-dossier AzureChestXRay_AMLWBCodesrcfinding_lungs pour plus de détails). Nous avons obtenu le résultat suivant, et l`AUROC moyen dans toutes les 14 maladies est d`environ 0,845. La radiographie portable, cependant, n`est pas la cause de la pneumonie. Les cliniciens ordonnaient à ces radiographies de rechercher des résultats compatibles avec la pneumonie dans les poumons sur la radiographie; la présence ou l`absence de ces constatations influenceront leur prise de décision ultérieure. Comme suggéré par les exemples ci-dessus, un modèle peut être en mesure d`atteindre des performances respectables sans utiliser systématiquement ces informations. En fonction de la construction du jeu de données, la démographie peut également être prédictive de la maladie, comme l`âge et le sexe. Tout comme les résultats de la cardiomégalie devraient être dans le cœur, nous nous attendons à une pneumonie (infection pulmonaire) des résultats à être dans les poumons.

La pneumonie peut être plus difficile à repérer que la cardiomégalie. Voyons comment le CNN fait sur quelques cas. Les résultats qui pourraient indiquer une pneumonie apparaissent principalement dans la moitié inférieure du poumon droit, mais le CNN ne donne pas les bonnes valeurs pulmonaires. En fait, il a mis des nombres négatifs sur deux des parties les plus concernant du poumon inférieur droit. Les plus forts contributeurs à la classification positive sont les bords inférieurs du cadre d`image. Peut-être que le cadrage permet au CNN de détecter le protocole de numérisation ou le scanner spécifique. Selon l`endroit où un scanner est dans un hôpital, les images de ce scanner pourraient avoir plus de cas de pneumonie ou être lues par un radiologue qui a une propension plus élevée à soupçonner une pneumonie sur l`imagerie. Il y a un certain nombre de façons que cette caractéristique pourrait être reliée à la probabilité de pneumonie. Quoi qu`il en soit, il est clair que le CNN a appris l`Association. L`apprentissage de cette association a laissé faire la bonne prédiction ici, même si elle a manqué la constatation réelle d`imagerie. Les premières impressions comptent dans l`imagerie diagnostique.

C`est pourquoi GE Healthcare s`engage à développer… Malheureusement, les métadonnées qui indiquent les rayons x portables ou réguliers ne sont pas incluses dans le jeu de données des rayons x du NIH, nous ne sommes donc pas en mesure d`évaluer complètement le degré auquel les radiographies portables sont associées à des maladies spécifiques.

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