Identification of pneumonia on chest x-ray images through machine learning

要約

肺炎は、世界の乳児死亡の主な感染性原因です。
早期に発見できれば、患者の予後を変えることが可能であり、画像検査を診断の確認に役立てることができます。
適切な治療のためには、できるだけ早く検査を実施し、解釈することが不可欠であり、この病状の最も一般的な検査は胸部 X 線検査です。
この研究の目的は、胸部 X 線写真で肺炎の有無を識別するソフトウェアを開発することでした。
このソフトウェアは、転移学習技術を使用した機械学習に基づいた計算モデルとして開発されました。
トレーニング プロセスでは、中国の病院で撮影された小児の胸部 X 線画像をオンラインで利用できるデータベースから画像を収集しました。
トレーニング後、モデルは新しい画像にさらされ、そのような病状の特定に関して適切な結果が得られ、テストに使用されたサンプルの感度が 98%、特異度が 97.3% に達しました。
胸部 X 線画像から肺炎を識別するソフトウェアを開発することは可能であると結論付けることができます。

要約(オリジナル)

Pneumonia is the leading infectious cause of infant death in the world. When identified early, it is possible to alter the prognosis of the patient, one could use imaging exams to help in the diagnostic confirmation. Performing and interpreting the exams as soon as possible is vital for a good treatment, with the most common exam for this pathology being chest X-ray. The objective of this study was to develop a software that identify the presence or absence of pneumonia in chest radiographs. The software was developed as a computational model based on machine learning using transfer learning technique. For the training process, images were collected from a database available online with children’s chest X-rays images taken at a hospital in China. After training, the model was then exposed to new images, achieving relevant results on identifying such pathology, reaching 98% sensitivity and 97.3% specificity for the sample used for testing. It can be concluded that it is possible to develop a software that identifies pneumonia in chest X-ray images.

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