Diseño de un prototipo de sistema neuronal de diagnóstico y detección de neumonía pulmonar.

Abstract

El proyecto presenta el diseño del prototipo de un sistema de clasificación de imágenes, a partir de una inteligencia artificial basada en redes neuronales y aprendizaje profundo, que permite realizar un diagnóstico de neumonía a partir de imágenes de radiografías de tórax de los pacientes. El entrenamiento del sistema se realizó con la ayuda de un conjunto de datos de imágenes de rayos X de tórax, dicho set de datos fue obtenido del repositorio en línea llamado Kaggle, el cual ofrece distintos sets de datos para utilizar de forma libre en cualquier proyecto. Las imágenes de rayos X de tórax fueron seleccionadas de pacientes pediátricos de uno a cinco años de edad del Centro Médico de Mujeres y Niños de Guangzhou, China. Las radiografías se examinaron inicialmente para el control de calidad eliminando todas las imágenes de baja calidad o ilegibles. Los diagnósticos de las imágenes fueron calificados por dos médicos expertos antes de ser aprobados para subir al repositorio de datos de Kaggle, las etiquetas de las imágenes pueden ser tres opciones: pacientes sanos, pacientes con neumonía bacteriana y pacientes con neumonía viral. Todas las imágenes fueron pre procesadas para poder optimizar el entrenamiento de la red. La red neuronal es del tipo Convolucional donde se utilizaron filtros de Convolución y filtros Max Pooling, además el diseño se basó en un modelo de Aprendizaje Supervisado, con funciones de activación Relu y Softmax, se contó con una función de coste basada en la Entropía Cruzada la cual fue optimizada mediante el algoritmo de Adam, y finalmente utilizando el algoritmo de Backpropagation se pudo implementar el Deep Learning sin problemas. El prototipo neuronal fue entrenado, testeado y validado en un computador en la nube de Google, probando el diseño de diferentes arquitecturas y configuraciones de redes neuronales, hasta llegar a una red neuronal convolucional, que a partir de una imagen de radiografía de tórax permite detectar si un paciente presenta neumonía viral, neumonía bacteriana, o si no presenta ningún tipo de neumonía con una eficiencia del 87.55%.