Gesundheit

Radiologen deep learning nach Zeichen von COVID-19 in der Brust X-Strahlen

Johns Hopkins Radiologen haben gefunden, dass ein deep learning-Algorithmus zur Erkennung von Tuberkulose in der Brust X-Strahlen, die nützlich sein könnten für die Ermittlung von Lungenerkrankungen im Zusammenhang zu COVID-19. Diese Ergebnisse, veröffentlicht online in der Journal of Thoracic Imaging, legen nahe, dass deep learning-Systeme könnten möglicherweise helfen, Kliniker in triaging und Behandlung dieser Patienten mit hohem Risiko, wie auch die überwindung der Knappheit der COVID-19-Bilder zur Verfügung für machine-learning-Entwicklung.

Die Studie basiert auf der Beobachtung, dass Brust X-ray Anomalien von COVID-19 erscheinen sehr ähnlich zu denen von TB-Patienten. Brust X-Strahlen, die vorgeschlagen wurden, als potenziell nützliches Werkzeug für die Bewertung der COVID-19-Patienten, insbesondere in überfordert Notfall-Abteilungen und urgent care centers, sondern auch die Forschungs-team stellten die Hypothese auf, dass ein deep-learning-Modell bereits geschult, um zu identifizieren, TB in die X-Strahlen, die würde auch gut funktionieren, zu identifizieren, die Anzeichen des neuartigen Corona-Virus bestätigt.

„Wir finden, gute Generalisierung unserer TB-Modell in Richtung COVID-19“, sagt Radiologie-resident Paul Yi, co-Direktor der Radiologie AI Lab und Partner-Fakultät der Malone-Center für Engineering im Gesundheitswesen. „Unser Ziel war es, die Fähigkeit zu demonstrieren, einen tiefen learning-Modell, das noch nie „gesehen“ ein Fall von COVID-19 zu ermitteln, diese Fälle. Da COVID-19 ist eine neue Infektion, die große Datenmengen sind derzeit nicht verfügbar, zu trainieren deep-learning-Modelle. Wir stellten die Hypothese auf, dass Bilder von anderen Infektionen mit ähnlichen Erscheinungen zu COVID-19 verwendet werden könnte, um Zug-Modelle die Identifizierung dieser neuen Krankheit.“

Yi, zusammen mit co-Autoren Tae Kyung Kim, ein student der Medizin an der Johns Hopkins School of Medicine, und Cheng Ting Lin, Direktor der Thorax-Radiologie in der Schule der Abteilung der Radiologie und der Radiologischen Wissenschaft, gesammelte 88 öffentlich zur Verfügung frontaler Röntgenaufnahmen von Patienten mit bestätigten COVID-19 Diagnosen. Der 88 das Modell korrekt klassifiziert, 78 von Ihnen als „positiv“ für COVID-19, für eine 89% ige Erfolgsquote.

Während diese Ergebnisse sind ermutigend, die Mannschaft bestätigt Ihre Studie die Grenzen. Zum Beispiel, obwohl das Modell identifizieren können COVID-19 positive X-Strahlen, es kann nicht in der Lage sein, zur Unterscheidung von anderen Krankheiten, die ähnlich verursachen Lungenerkrankungen.