Detecta COVID-19 en rayos X con Keras, TensorFlow y Deep Learning

• Me desperté por la mañana, sintiendo algo de dolor y debilidad.
• Cuando me arrastré fuera de la cama, encontré una nariz que moqueaba (aunque ya se sabe que una nariz que moquea no es un síntoma de COVID-19).
• Cuando llegué al baño a buscar una bufanda de papel, ya estaba tosiendo.

Minuto de atención ovni

COVID-19 — , SARS-CoV-2 (2019-nCoV). — , /, .

• C
• C
• ()

, .

, , .

: |

1. Cómo recopilar un conjunto de datos de código abierto de imágenes de rayos X de pacientes con COVID-19 detectado.
2. «» ( ) .
3. COVID-19 .
4. .

Explicación

¿Cómo se puede detectar COVID-19 en los rayos X?

COVID-19

1. Analiza el archivo metadata.csv del repositorio.
2. Seleccionó todas las líneas:

Estructura del proyecto

$ tree --dirsfirst --filelimit 10
.
├── dataset
│   ├── covid [25 entries]
│   └── normal [25 entries]
├── build_covid_dataset.py
├── sample_kaggle_dataset.py
├── train_covid19.py
├── plot.png
└── covid19.model

Implementación de script de entrenamiento

# import the necessary packages
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras.layers import AveragePooling2D
from tensorflow.keras.layers import Dropout
from tensorflow.keras.layers import Flatten
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.layers import Input
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from imutils import paths
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import argparse
import cv2
import os

• scikit-learn , esta es una biblioteca de aprendizaje automático de Python de facto ,
• matplotlib para gráficos,
• OpenCV para cargar y preprocesar imágenes en un conjunto de datos.

# construct the argument parser and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-d", "--dataset", required=True,
    help="path to input dataset")
ap.add_argument("-p", "--plot", type=str, default="plot.png",
    help="path to output loss/accuracy plot")
ap.add_argument("-m", "--model", type=str, default="covid19.model",
    help="path to output loss/accuracy plot")
args = vars(ap.parse_args())

# initialize the initial learning rate, number of epochs to train for,
# and batch size
INIT_LR = 1e-3
EPOCHS = 25
BS = 8

• --dataset: ruta al conjunto de datos de entrada.
• --plot: ruta opcional al horario de salida del historial de aprendizaje. Por defecto, el gráfico se llama plot.png a menos que se especifique un nombre diferente en la línea de comando.
• --model: ruta opcional a nuestro modelo de definición COVID-19 de salida. Por defecto, se llama covid19.model.

# grab the list of images in our dataset directory, then initialize
# the list of data (i.e., images) and class images
print("[INFO] loading images...")
imagePaths = list(paths.list_images(args["dataset"]))
data = []
labels = []

# loop over the image paths
for imagePath in imagePaths:
    # extract the class label from the filename
    label = imagePath.split(os.path.sep)[-2]

    # load the image, swap color channels, and resize it to be a fixed
    # 224x224 pixels while ignoring aspect ratio
    image = cv2.imread(imagePath)
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    image = cv2.resize(image, (224, 224))

    # update the data and labels lists, respectively
    data.append(image)
    labels.append(label)

# convert the data and labels to NumPy arrays while scaling the pixel
# intensities to the range [0, 1]
data = np.array(data) / 255.0
labels = np.array(labels)

• Extraemos de la ruta ( línea 49 ) la etiqueta de clase (covid o normal).
• Cargamos la imagen, la convertimos a canales RGB y la reducimos a un tamaño de 224x224 píxeles para alimentar una red neuronal convolucional ( líneas 53-55 ).
• Actualización de listas de datos y etiquetas ( líneas 58 y 59 ).

# perform one-hot encoding on the labels
lb = LabelBinarizer()
labels = lb.fit_transform(labels)
labels = to_categorical(labels); print(labels)

# partition the data into training and testing splits using 80% of
# the data for training and the remaining 20% for testing
(trainX, testX, trainY, testY) = train_test_split(data, labels,
    test_size=0.20, stratify=labels, random_state=42)

# initialize the training data augmentation object
trainAug = ImageDataGenerator(
    rotation_range=15,
    fill_mode="nearest")

[[0. 1.]
 [0. 1.]
 [0. 1.]
 ...
 [1. 0.]
 [1. 0.]
 [1. 0.]]

# load the VGG16 network, ensuring the head FC layer sets are left
# off
baseModel = VGG16(weights="imagenet", include_top=False,
    input_tensor=Input(shape=(224, 224, 3)))

# construct the head of the model that will be placed on top of the
# the base model
headModel = baseModel.output
headModel = AveragePooling2D(pool_size=(4, 4))(headModel)
headModel = Flatten(name="flatten")(headModel)
headModel = Dense(64, activation="relu")(headModel)
headModel = Dropout(0.5)(headModel)
headModel = Dense(2, activation="softmax")(headModel)

# place the head FC model on top of the base model (this will become
# the actual model we will train)
model = Model(inputs=baseModel.input, outputs=headModel)

# loop over all layers in the base model and freeze them so they will
# *not* be updated during the first training process
for layer in baseModel.layers:
    layer.trainable = False

# compile our model
print("[INFO] compiling model...")
opt = Adam(lr=INIT_LR, decay=INIT_LR / EPOCHS)
model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer=opt,
    metrics=["accuracy"])

# train the head of the network
print("[INFO] training head...")
H = model.fit_generator(
    trainAug.flow(trainX, trainY, batch_size=BS),
    steps_per_epoch=len(trainX) // BS,
    validation_data=(testX, testY),
    validation_steps=len(testX) // BS,
    epochs=EPOCHS)

# make predictions on the testing set
print("[INFO] evaluating network...")
predIdxs = model.predict(testX, batch_size=BS)

# for each image in the testing set we need to find the index of the
# label with corresponding largest predicted probability
predIdxs = np.argmax(predIdxs, axis=1)

# show a nicely formatted classification report
print(classification_report(testY.argmax(axis=1), predIdxs,
    target_names=lb.classes_))

# compute the confusion matrix and and use it to derive the raw
# accuracy, sensitivity, and specificity
cm = confusion_matrix(testY.argmax(axis=1), predIdxs)
total = sum(sum(cm))
acc = (cm[0, 0] + cm[1, 1]) / total
sensitivity = cm[0, 0] / (cm[0, 0] + cm[0, 1])
specificity = cm[1, 1] / (cm[1, 0] + cm[1, 1])

# show the confusion matrix, accuracy, sensitivity, and specificity
print(cm)
print("acc: {:.4f}".format(acc))
print("sensitivity: {:.4f}".format(sensitivity))
print("specificity: {:.4f}".format(specificity))

• generar una matriz de imprecisiones ( línea 133 ),
• Utilizamos esta matriz para determinar la precisión, la sensibilidad y la especificidad ( líneas 135-137 ), y luego derivamos todas estas métricas ( líneas 141-143 ).

# plot the training loss and accuracy
N = EPOCHS
plt.style.use("ggplot")
plt.figure()
plt.plot(np.arange(0, N), H.history["loss"], label="train_loss")
plt.plot(np.arange(0, N), H.history["val_loss"], label="val_loss")
plt.plot(np.arange(0, N), H.history["accuracy"], label="train_acc")
plt.plot(np.arange(0, N), H.history["val_accuracy"], label="val_acc")
plt.title("Training Loss and Accuracy on COVID-19 Dataset")
plt.xlabel("Epoch #")
plt.ylabel("Loss/Accuracy")
plt.legend(loc="lower left")
plt.savefig(args["plot"])

# serialize the model to disk
print("[INFO] saving COVID-19 detector model...")
model.save(args["model"], save_format="h5")

Entrenamos nuestro detector con Keras y TensorFlow

$ python train_covid19.py --dataset dataset
[INFO] loading images...
[INFO] compiling model...
[INFO] training head...
Epoch 1/25
5/5 [==============================] - 20s 4s/step - loss: 0.7169 - accuracy: 0.6000 - val_loss: 0.6590 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 2/25
5/5 [==============================] - 0s 86ms/step - loss: 0.8088 - accuracy: 0.4250 - val_loss: 0.6112 - val_accuracy: 0.9000
Epoch 3/25
5/5 [==============================] - 0s 99ms/step - loss: 0.6809 - accuracy: 0.5500 - val_loss: 0.6054 - val_accuracy: 0.5000
Epoch 4/25
5/5 [==============================] - 1s 100ms/step - loss: 0.6723 - accuracy: 0.6000 - val_loss: 0.5771 - val_accuracy: 0.6000
...
Epoch 22/25
5/5 [==============================] - 0s 99ms/step - loss: 0.3271 - accuracy: 0.9250 - val_loss: 0.2902 - val_accuracy: 0.9000
Epoch 23/25
5/5 [==============================] - 0s 99ms/step - loss: 0.3634 - accuracy: 0.9250 - val_loss: 0.2690 - val_accuracy: 0.9000
Epoch 24/25
5/5 [==============================] - 27s 5s/step - loss: 0.3175 - accuracy: 0.9250 - val_loss: 0.2395 - val_accuracy: 0.9000
Epoch 25/25
5/5 [==============================] - 1s 101ms/step - loss: 0.3655 - accuracy: 0.8250 - val_loss: 0.2522 - val_accuracy: 0.9000
[INFO] evaluating network...
              precision    recall  f1-score   support

       covid       0.83      1.00      0.91         5
      normal       1.00      0.80      0.89         5

    accuracy                           0.90        10
   macro avg       0.92      0.90      0.90        10
weighted avg       0.92      0.90      0.90        10

[[5 0]
 [1 4]]
acc: 0.9000
sensitivity: 1.0000
specificity: 0.8000
[INFO] saving COVID-19 detector model...

Diagnóstico automático de rayos X

• De los pacientes con COVID-19 (casos positivos verdaderos), utilizando el modelo, pudimos identificar con precisión como "COVID-19 positivo" en el 100% de los casos.
• De los pacientes que no tenían COVID-19 (casos negativos verdaderos), utilizando el modelo, pudimos identificarnos con precisión como "COVID-19 negativos" en solo el 80% de los casos.

Limitaciones, mejoras y más trabajo.

Resumen

• Tomamos 25 imágenes de su conjunto de datos , limitándonos a la proyección anteroposterior de casos diagnosticados positivamente.
• Luego tomamos 25 imágenes de personas sanas del conjunto de datos de imágenes de rayos X de tórax de Kaggle (neumonía).