Информационная технология ранней диагностики пневмонии с использованием сверточных нейронных сетей

Abstract

За последние несколько лет пневмония стала одной из самых распространенных легочных заболеваний во всем мире, а ее лечение сейчас является очень важной задачей в клинической практике. Медицинский опыт доказал, что ранняя диагностика пневмонии является решающим фактором ее успешного лечения. На сегодняшний день автоматизированный рентгенографический анализ грудной клетки признан самым эффективным подходом в диагностике легочных заболеваний, в частности пневмонии. Однако до сих пор не понятно, какие пневмонические признаки на рентгеновском изображении автоматизированный метод диагностики относит к ранней стадии заболевания. Кроме того, вопрос интерпретирования результатов цифровой диагностики также не решен и требует дальнейшего изучения. Поэтому в представленной работе предлагается информационная технология визуального анализа рентгеновских изображений для интерпретации результатов цифровой диагностики вирусной пневмонии на ранних стадиях. Технология включает модель классификации на основе сверточной нейронной сети для извлечения нечетких признаков ранней вирусной пневмонии и модифицированный метод отличной локализации для объяснения результатов классификации. Нейронная сеть, используемая в исследовании, содержит эффективную расширенную операцию свертки для объединения признаков из различных рецептивных полей на изображении. Предлагаемый метод интерпретирования заключается в применении взвешенных градиентов к картам активации классов. По результатам вычислений использованная модель превзошла другие нейронные архитектуры по показателю precision (98,5 %), но уступила accuracy (96,1 %) и recall (93,6 %). Кроме того, модель продемонстрировала сравнительно низкие значения ошибок первого и второго рода, достигнув 1,4 и 6,4 % соответственно. В общем, согласно вычислительным экспериментам, предложенная информационная технология может быть эффективным инструментом мгновенной диагностики при первом подозрении на пневмонию.