Набор данных рентгенографических изображений Covid для ИИ (CORDA)

Вирус COVID-19 быстро распространился в материковом Китае и во многих странах мира. По состоянию на 7 апреля 2020 года в Италии, одной из наиболее пострадавших стран, зарегистрировано 135 586 пациентов с COVID-19, из них 17 127 умерли; на момент написания Пьемонт был 3-м наиболее пораженным регионом в Италии, где было зарегистрировано 13 343 случая. Ранняя диагностика является ключевым элементом для правильного лечения пациентов и предотвращения распространения болезни. Учитывая высокую тропность COVID-19 к дыхательным путям и легочному эпителию, выявление поражения легких у инфицированных пациентов может иметь значение для лечения и мониторинга заболевания. Тестирование на вирусы в настоящее время считается единственным специфическим методом диагностики. Центр по контролю за заболеваниями (CDC) в США рекомендует собирать и тестировать образцы из верхних дыхательных путей (мазки из носоглотки и ротоглотки) или из нижних дыхательных путей, если они доступны (бронхоальвеолярный лаваж, БАЛ) для тестирования на вирусы с помощью полимеразной цепной реакции с обратной транскрипцией. (ОТ-ПЦР) анализ. Текущие позиционные документы радиологических обществ (Общество Флейшнера, SIRM, RSNA) не рекомендуют рутинное использование изображений для диагностики COVID-19.

Однако было широко продемонстрировано, что даже на ранних стадиях заболевания рентгенография грудной клетки (CXR) и компьютерная томография (CT) могут выявить патологические изменения. Следует отметить, что они на самом деле неспецифичны и совпадают с другими вирусными инфекциями (такими как грипп, H1N1, SARS и MERS): большинство авторов сообщают о периферических двусторонних нечетких границах и затемнениях по типу матового стекла, в основном вовлекающих нижние доли, прогрессивно расширяясь по мере того, как болезнь становится более тяжелой и приводя к диффузной паренхиматозной консолидации, КТ является чувствительным инструментом для раннего выявления периферических затемнений по типу матового стекла; однако рутинная роль КТ-визуализации у этих пациентов сложна с точки зрения логистики с точки зрения безопасности для медицинских работников и других пациентов и может привести к перегрузке доступных ресурсов. Рентгенография грудной клетки может быть полезным инструментом, особенно в условиях неотложной помощи: она может помочь исключить другие возможные легочные «нокса», позволяет провести первую приблизительную оценку степени поражения легких и, что наиболее важно, может быть получена у постели больного с помощью портативных устройств. ограничение возможного воздействия на медицинских работников и других пациентов. Кроме того, рентгенографию можно повторять с течением времени, чтобы отслеживать развитие заболевания легких.

Методология:

мы описываем подход к глубокому обучению, основанный на довольно стандартном конвейере, а именно на предварительной обработке изображения грудной клетки и сегментации легких с последующей моделью классификации, полученной с помощью трансферного обучения. Как мы увидим в этом разделе, предварительная обработка данных имеет основополагающее значение для устранения любого смещения, присутствующего в данных. В частности, мы покажем, что глубокая модель легко распознает эти предубеждения, управляющие процессом обучения. Учитывая небольшой размер наборов данных COVID, ключевую роль играют большие наборы данных, используемые для предварительного обучения. Поэтому сначала обсудим, какие наборы данных можно использовать для наших целей.