构建目标定位算法，检测x射线中肺炎的视觉信号。
每年约有90万美国公民患上肺炎球菌性肺炎，每年约有5万人死于这种疾病。
通过早期发现和有针对性的抗生素治疗，很容易预防这些死亡。
胸部x线是诊断肺炎的有效工具，但其诊断准确性有限。
完全准确地确定肺炎感染的范围和位置是放射科医师面临的紧迫挑战之一。
在胸部x光中检测肺炎是一项具有挑战性的任务，它依赖于专家和经验丰富的放射科医生的可用性。我们需要建立并呈现一个基于深度学习的模型，该模型可以通过检测肺炎的视觉信号为放射科医生提供监督学习方法。该解决方案需要利用深度学习技术来提供对胸片(CXR)的准确评估，并与机器学习模型集成，从当前的预测中学习，逐步提高胸片预测的质量和准确性。
创建一个全面的体系结构的深层神经网络，以检测肺混浊。
我们开始着手设计正确而高效的神经网络模型，比如CNN(卷积神经网络)。
为了创建和测试算法，我们使用了美国国立卫生研究院临床中心提供的最大的公开胸片x光数据集chestx - 14。
该系统的设计是利用CNN模型，可以分割给定的图像，使用边界框直接作为一个蒙版。
我们决定使用连接构件标记来分割预测肺炎的多个区域，最后在每个连接构件周围简单绘制一个边界框。
为了强调图像分析的准确性和效率，OSP使用了“Keras”，这是一个带有Tensorflow后端的高级API，帮助我们快速构建神经网络，没有任何复杂性。Keras在后端使用一个高度复杂的框架，您可以对其进行定义。我们决定的神经网络由一些带有卷积的残差块和多个带最大池的下采样块组成，以降低其维数。在创建的神经网络系统的最后，一个上采样层智能地将输出转换为与输入相似的形状。
复杂的卷积神经网络定位肺炎感染区域。
在ImageNet训练集中，我们使用了14万张图像，经过归一化和降尺度到标准偏差和DICOM格式。
我们先进的CNN模型在一些随机权重和零偏置上工作，首先了解图像是肺炎还是不激活进一步的图像分析。
被标记为肺炎的胸部x光片包含多个不透明区域，这些区域由定制的目标定位算法跟踪，并由限定框表示(每个不透明区域一个)。
四个参数定义了每个肺不透明的边界框。它们是x-min, y-min，宽度和高度。
为了非常精确地训练模型，我们运行了多达25个epoch，并使用XML生成器程序根据边界框的数量将数据分成三个不同的数据集。分析边界盒的分布，以更好地了解肺混浊的视觉信号。处理后的x射线图像通过机器学习模型。我们利用TesnorFlow在一个神经网络上运行模型，生成一个pickle文件，可以用于进一步的预测。
准确的肺炎预测，以提高放射科医生的诊断性能。
我们的深度学习驱动的胸透分析模型是一个多层卷积神经网络。
输入胸片图像后，准确输出肺炎的总概率。
输出以热图的形式提供，热图标明受肺炎影响的地区，周围有包围框。
OSP采用密集连接和批处理归一化的方法，使这种深度网络的优化易于处理。
经过训练的图像分析模型可以识别肺混浊，准确率高达60-65%。该模型的相对敏感性和特异性分别为60%和70%。机器学习模型用多达13万张图像进行了训练。模型经常根据系统接收到的新数据进行再训练，以确保强化学习和提高准确性。通过对比训练模型的预测与地面真相，我们发现我们的模型的预测性能略高于放射科医生的预测。这种基于深度学习的肺炎预测解决方案可以帮助专家做出准确的医学诊断。
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