Размер шрифта
Цвета сайта
Изображения

Обычная версия сайта

Фронтит на рентгеновском снимке


Фронтит на рентгеновском снимке: воспаление лобных пазухов носа

Фронтит — воспаление придаточных пазух носа (лобных пазух), является одной из форм синусита. Для подтверждения заболевания врач назначает проведение рентгенографии.

Кроме этого, диагностика выявляет наличие патологических образований, экссудата и другие структурные нарушения в лобных пазухах. Рентген при фронтите — информативный метод исследования, позволяющий обнаружить патологию на ранних стадиях развития.

В каких случаях назначается рентген при фронтите

Фронтит на снимке

Рентгенологическое исследование назначается для определения:

  • наличия и локализации образований в скелете лицевого черепа;
  • визуализации форм, размеров и состояния новообразований;
  • выявление опухолей атипичного характера;
  • характеристики лобной кости над глазницами;
  • определения уровня патологического секрета.

Фронтит — заболевание придаточных полостей, способное перерасти в хроническое течение с вовлечением в воспалительный процесс надкостницы, кости, с последующим некрозом (абсцесс мозга).

Кроме этого, патология может сопровождаться развитием гнойной формы, что чревато переходом заболевания в менингит.

Клиническая картина обусловлена расстройством местного кровообращения. Коллатеральный отёк препятствует естественному самоочищению носовой полости, что приводит к скоплению гнойного содержимого и развитию характерной симптоматики.

Для чего нужен рентген при воспалении

Назначение рентгена помогает выявить первые признаки патологии, диагностировать её на ранних этапах развития. Однако, диагностика фронтита имеет некоторые недостатки:

  • основана на использовании радиационного излучения;
  • обладает невысокой чувствительностью;
  • отсутствие технической возможности высокого разрешения.

Несмотря на недостатки диагностической процедуры, рентген более информативный метод обнаружения воспалительного процесса. Исследование назначается на этапе подбора терапевтических мероприятий, а также для оценки динамики и эффективности подобранного метода лечения.

Что визуализирует снимок рентгена

Заболевание отображается в виде затемнения с верхним горизонтальным уровнем.

Фронтит на рентгеновском снимке, проведённый в прямой проекции с центрацией на лобную область, показывает следующее:

  • форму и состояние лобных пазух;
  • наличие воспалительной реакции;
  • количество экссудата;
  • затемнение при кистозных образованиях;
  • снижение воздушной полости в пазухах;
  • степень пролиферации;
  • смещение отдельных стенок или их участков.

При новообразованиях, в частности кистах, видны на снимке затемнения (белые пятна) округлой формы, содержащие жидкость.

Снижение воздушной плотности (пневматизации) происходит за счёт скопления секрета в верхней горизонтальной зоне. При изменении положения тела, к примеру, при повороте головы, инфильтрат смещается.

Рентген применяется не только с целью подтверждения диагноза, но и является информативным способом дифференциации фронтита от других патологических процессов.

Симптом «горизонтального уровня»

Такое понятие, как симптом «горизонтального уровня» на рентген-изображении, появляется в ходе нарушения оттока инфильтрата из придаточных пазух носа. Когда пациент меняет позу, жидкость перемещается в сторону.

В норме контуры имеют тонкие стенки, поэтому их тщательно просматривают на снимке. Отсутствие границ, говорит о возможном присутствии рентген-негативного образования.

В ряде случаев могут понадобиться дополнительные методы инструментального исследования — КТ, МСКТ или МРТ.

Самый безопасный метод диагностики

В каком учреждении можно сделать рентген пазух носа

Рентгенологическое исследование придаточных пазух носа можно сделать в государственной поликлинике по направлению от отоларинголога либо в частном диагностическом центре.

При подозрении на фронтит и необходимости сделать рентгеновский снимок, пациенту нужно иметь с собой направление от ЛОР-специалиста с указанием исследуемой области.

Поставить окончательный диагноз и определиться с тактикой лечения фронтита может профильный врач — отоларинголог. Специалист оценивает не только результаты на рентген-снимке, но и общее состояние пациента.

Проведя полный сбор анамнеза и изучив заключения рентгенолога, врач принимает решение о проведении оперативного вмешательства или назначении консервативной терапии (приём антибиотиков, секретолитических и противовоспалительных препаратов).

Видео

Рентген | Определение, история и факты

Рентгеновское излучение , электромагнитное излучение с чрезвычайно короткой длиной волны и высокой частотой, с длинами волн в диапазоне приблизительно от 10 −8 до 10 −12 метров и соответствующими частотами от приблизительно 10 16 до 10 20 герц ( Гц).

электромагнитный спектр Отношение рентгеновских лучей к другому электромагнитному излучению в пределах электромагнитного спектра. Encyclopædia Britannica, Inc.

Британика Викторина

Медицинские условия и открытия Викторина

Как называется локализованное скопление гноя в полости, образованной тканями, разрушенными инфекционными бактериями?

Рентгеновские лучи обычно производятся путем ускорения (или замедления) заряженных частиц; примеры включают пучок электронов, ударяющий металлическую пластину в рентгеновской трубке, и циркулирующий пучок электронов в ускорителе частиц синхротрона или накопительном кольце.Кроме того, сильно возбужденные атомы могут излучать рентгеновские лучи с дискретными длинами волн, характерными для расстояний между атомами на уровне энергии. Рентгеновская область электромагнитного спектра находится далеко за пределами диапазона видимых длин волн. Однако прохождение рентгеновских лучей через материалы, включая биологические ткани, может быть записано с помощью фотопленок и других детекторов. Анализ рентгеновских изображений тела является чрезвычайно ценным медицинским диагностическим инструментом.

Рентгеновские лучи - это форма ионизирующего излучения - при взаимодействии с веществом они достаточно энергичны, чтобы нейтральные атомы выбрасывали электроны.Благодаря этому процессу ионизации энергия рентгеновских лучей откладывается в веществе. Проходя через живую ткань, рентген может вызвать вредные биохимические изменения в генах, хромосомах и других клеточных компонентах. Биологические эффекты ионизирующего излучения, которые являются сложными и сильно зависят от продолжительности и интенсивности воздействия, все еще находятся в стадии активного изучения ( см. радиационное повреждение). Рентгенотерапия использует эти эффекты для борьбы с ростом злокачественных опухолей.

Рентгеновские лучи были открыты в 1895 году немецким физиком Вильгельмом Конрадом Рентгеном при исследовании влияния электронных пучков (тогда называемых катодными лучами) при электрических разрядах через газы низкого давления. Рентген обнаружил поразительный эффект, а именно то, что экран, покрытый флуоресцентным материалом, помещенным вне газоразрядной трубки, будет светиться, даже если он защищен от прямого видимого и ультрафиолетового света газового разряда. Он сделал вывод, что невидимое излучение из трубки прошло через воздух и вызвало флуоресценцию экрана.Рентгену удалось показать, что излучение, ответственное за флуоресценцию, исходит от точки, где электронный пучок ударил по стеклянной стенке разрядной трубки. Непрозрачные объекты, помещенные между трубкой и экраном, оказались прозрачными для новой формы излучения; Рентген наглядно продемонстрировал это, создав фотографическое изображение костей человеческой руки. Его открытие так называемых рентгеновских лучей было встречено во всем мире научным и популярным волнением, и, наряду с открытиями радиоактивности (1896 г.) и электронов (1897 г.), оно положило начало изучению атомного мира и эпохи современной физики. ,

Получите эксклюзивный доступ к контенту из нашего первого издания 1768 года с вашей подпиской. Подпишитесь сегодня ,

Минутку ...

Пожалуйста, включите Cookies и перезагрузите страницу.

Этот процесс автоматический. Ваш браузер будет перенаправлен на запрошенный контент в ближайшее время.

Пожалуйста, подождите до 5 секунд ...

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

,
глубокое обучение для выявления пневмонии с помощью рентгеновских изображений | Абхинав Сагар

Сквозной трубопровод для обнаружения пневмонии по рентгеновским снимкам

Застряли за платным доступом? Нажмите здесь, чтобы прочитать полную историю с моей ссылкой на друга!

Риск пневмонии для многих огромен, особенно в развивающихся странах, где миллиарды сталкиваются с энергетической бедностью и полагаются на загрязняющие виды энергии. По оценкам ВОЗ, более 4 миллионов случаев преждевременной смерти происходят ежегодно от болезней, связанных с загрязнением воздуха в домашних условиях, включая пневмонию.Ежегодно более 150 миллионов человек заражаются пневмонией, особенно дети в возрасте до 5 лет. В таких регионах проблема может еще более обостриться из-за нехватки медицинских ресурсов и персонала. Например, в 57 странах Африки существует разрыв в 2,3 млн. Врачей и медсестер. Для этих групп населения точная и быстрая диагностика означает все. Это может гарантировать своевременный доступ к лечению и сэкономить столь необходимое время и деньги для тех, кто уже испытывает бедность.

Этот проект является частью рентгенограммы грудной клетки (пневмония), проводимой на Kaggle.

Построить алгоритм, позволяющий автоматически определять, страдает ли пациент от пневмонии или нет, просматривая рентгенограммы грудной клетки. Алгоритм должен был быть чрезвычайно точным, потому что на карту поставлена ​​жизнь людей.

  1. scikit-learn
  2. керас
  3. numpy
  4. панд
  5. matplotlib

Набор данных можно загрузить с веб-сайта kaggle, который можно найти здесь.

Без лишних слов, давайте начнем с кода.Полный проект на github можно найти здесь.

Начнем с загрузки всех библиотек и зависимостей.

Далее я показал несколько нормальных изображений и изображений пневмонии, чтобы просто посмотреть, насколько они различаются невооруженным глазом. Ну не сильно!

Образцы изображений

Затем я разделил набор данных на три набора - наборы обучения, проверки и тестирования.

Далее я написал функцию, в которой сделал некоторое увеличение данных, подал в сеть образы обучающих и тестовых наборов.Также я создал ярлыки для изображений.

Практика увеличения данных - эффективный способ увеличить размер тренировочного набора. Дополнение примеров обучения позволяет сети «видеть» более разнообразные, но все же репрезентативные точки данных во время обучения.

Затем я определил пару генераторов данных: один для обучающих данных, а другой для проверочных данных. Генератор данных способен загружать необходимый объем данных (мини-пакет изображений) непосредственно из исходной папки, преобразовывать их в обучающих данных (поступающих в модель) и обучающих целей (вектор атрибутов). - сигнал наблюдения).

Для своих экспериментов я обычно устанавливаю batch_size = 64 . В целом значение между 32 и 128 должно работать хорошо. Обычно вы должны увеличивать / уменьшать размер пакета в зависимости от вычислительных ресурсов и производительности модели.

После этого я определил некоторые константы для последующего использования.

Следующим шагом было построение модели. Это может быть описано в следующих 5 шагах.

  1. Я использовал пять сверточных блоков, состоящих из сверточного слоя, максимального пула и пакетной нормализации.
  2. Поверх него я использовал плоский слой и следовал за ним четырьмя полностью связанными слоями.
  3. Также между ними я использовал отсевы, чтобы уменьшить переоснащение.
  4. Функция активации была Relu повсюду, за исключением последнего слоя, где был Sigmoid, поскольку это проблема двоичной классификации.
  5. Я использовал Адама в качестве оптимизатора и кросс-энтропии как потери.

Перед тренировкой модели полезно определить один или несколько обратных вызовов. Довольно удобны: ModelCheckpoint и EarlyStopping .

  • ModelCheckpoint : когда обучение требует много времени для достижения хорошего результата, часто требуется много итераций. В этом случае лучше сохранять копию самой эффективной модели только тогда, когда заканчивается эпоха, которая улучшает показатели.
  • EarlyStopping : иногда во время обучения мы можем заметить, что разрыв в обобщении (т.е. разница между тренировкой и ошибкой проверки) начинает увеличиваться, а не уменьшаться. Это является признаком переоснащения, которое можно решить разными способами (, уменьшение емкости модели , , увеличение данных обучения , , увеличение данных , , регуляризация , отсева и т. Д.).Часто практичным и эффективным решением является прекращение обучения, когда разрыв в обобщении становится все хуже.
Ранняя остановка

Далее я обучил модель 10 эпохам с размером партии 32. Обратите внимание, что обычно больший размер партии дает лучшие результаты, но за счет более высокой вычислительной нагрузки. Некоторые исследования также утверждают, что для достижения наилучших результатов существует оптимальный размер партии, который можно найти, потратив некоторое время на настройку гиперпараметров.

Давайте представим графики потерь и точности.

Точность против эпохи | Loss vs Epoch

Пока все хорошо. Модель сходится, что можно наблюдать по уменьшению потерь и проверочных потерь по эпохам. Кроме того, он может достичь 90% точности проверки всего за 10 эпох.

Давайте построим матрицу путаницы и получим некоторые другие результаты, такие как точность, отзыв, оценка F1 и точность.

 МАТРИЦА КОНФУЗИИ ------------------ 
[[191 43]
[13 377]]

ТЕСТОВЫЕ МЕТРИКИ ------------- ---------
Точность: 91.02564102564102%
Точность: 89,76190476190476%
Напомним: 96,66666666666667%
F1-счет: 93.08641975308642

ПОЕЗД МЕТРИКА ----------------------
Поезд: 94.23

Модель способна достичь точности 91,02%, что весьма неплохо, учитывая объем используемых данных.

Хотя этот проект еще далек от завершения, но замечательно видеть успех глубокого обучения в таких разнообразных задачах реального мира. Я продемонстрировал, как классифицировать положительные и отрицательные данные о пневмонии из коллекции рентгеновских изображений.Модель была сделана с нуля, что отличает ее от других методов, которые в значительной степени основаны на подходе трансферного обучения. В будущем эта работа может быть расширена для выявления и классификации рентгеновских изображений, состоящих из рака легких и пневмонии. Различение рентгеновских изображений, которые содержат рак легких и пневмонию, было большой проблемой в последнее время, и наш следующий подход должен заключаться в решении этой проблемы.

Соответствующий исходный код можно найти здесь.

Приятного чтения, счастливого обучения и счастливого кодирования!

Если вы хотите быть в курсе моих последних статей и проектов, следуйте за мной на Medium.Вот некоторые из моих контактных данных:

.

Смотрите также

 

2011-2017 © МБУЗ ГКП №  7, г.Челябинск.