胸部X線から肺炎の箇所を特定する
画像を選ぶと、肺炎を示唆する陰影（lung opacity）の位置を矩形で表示します。
これは技術デモです。医療機器ではありません。
診断・治療の判断に使用することはできません。表示される結果は、公開データセットで学習した
物体検出モデルの出力をそのまま描画したもので、医学的な妥当性を保証するものではありません。
1. 画像を選ぶ
モデルが一度も学習に使っていない胸部X線画像を10枚用意しました。 肺炎の陰影がはっきりしたもの・分かりにくいもの・正常なものが混ざっています。 選ぶとその場で検出します。
2. 検出結果
上から画像を選んでください
AIの検出（確度つき）
放射線科医の注釈（正解）
データセットの出典と帰属表示
本デモのモデルは RSNA Pneumonia Detection Challenge (2018) のデータで学習しています。 表示しているサンプル画像も同データセットのものです（RSNA の Terms of Use and Attribution に基づき再配布）。
- 元画像の提供元: NIH Chest X-ray Dataset (NIH Clinical Center)
- 本データセットは NIH Clinical Center より提供されたものです。
- Wang X, Peng Y, Lu L, Lu Z, Bagheri M, Summers RM. ChestX-ray8: Hospital-scale Chest X-ray Database and Benchmarks on Weakly-Supervised Classification and Localization of Common Thorax Diseases. IEEE CVPR 2017.
- Shih G, Wu CC, Halabi SS, et al. Augmenting the National Institutes of Health Chest Radiograph Dataset with Expert Annotations of Possible Pneumonia. Radiology: Artificial Intelligence 2019; 1(1):e180041. doi:10.1148/ryai.2019180041
検出モデルは torchvision の SSDlite320-MobileNetV3-Large（BSD-3-Clause）を転移学習したものです。