Transfer-Learning-basierter Deep-Learning-Ansatz für die Einstufung von Kniearthrose unter Verwendung der modifizierten XceptionNet-Architektur

Summary

Um die Identifizierung von Kniearthrose anhand von Röntgenbildern zu verbessern, schlägt diese Studie OsteoXceptionNet vor, ein Deep-Learning-Modell, das modifiziertes XceptionNet mit Transferlernen verwendet. Dieses Modell verbessert die Merkmalsextraktion, verringert manuelle Interpretationsfehler und ermöglicht eine präzisere, automatisierte Klassifizierung.

Abstract

Kniearthrose (KOA) betrifft Millionen von Menschen weltweit und es gibt keine bekannte heilende Behandlung, was sie zu einem ernsthaften globalen Gesundheitsproblem macht. Das Management seiner Entwicklung hängt von einer frühen Entdeckung ab, und die Röntgenbildgebung ist eine grundlegende diagnostische Technik. Aufgrund der unterschiedlichen Erfahrung der Radiologen erhöht die manuelle Röntgeninterpretation jedoch die Variabilität und mögliche Ungenauigkeiten. Jüngste Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens und der Deep-Learning-Techniken haben zur Entwicklung automatisierter Systeme für die radiologische Identifizierung von Arthrose im Knie geführt. Für die Früherkennung ist es jedoch nach wie vor entscheidend, eine höhere Vorhersagegenauigkeit zu erreichen. Durch die Nutzung der Erkenntnisse aus einem größeren Datensatz schneiden Modelle, die mit kleineren, domänenspezifischen Datensätzen trainiert wurden, durch den Einsatz von Transferlernen besser ab. Aufgrund seiner Tiefe und Effektivität eignet sich XceptionNet besonders gut für Arbeiten, bei denen es um die Interpretation medizinischer Bilder geht. Im Gegensatz zu früheren Forschungen behebt diese Methode effizient das Ungleichgewicht von Datensätzen, indem sie Klassenausgleichsansätze verwendet, eine angepasste Vorverarbeitungspipeline integriert und XceptionNet um maßgeschneiderte Architekturverbesserungen erweitert, was die KOA-Identifizierung in der Frühphase verbessert. Mit dem Einsatz dieser hochmodernen Methoden zeigt der vorgeschlagene Ansatz das Potenzial bei der korrekten Identifizierung von Osteoarthritis anhand von Röntgenbildern des Knies, indem eine Vorhersagegenauigkeit von 97 %, eine Genauigkeit von 97,8 %, ein Recall von 97,6 % und eine F1-Messung von 97,6 % erreicht wird. Zusätzlich zeigte das generierte Modell einen Cohen-Kappa-Wert von 95,94 %, was auf eine gute Übereinstimmung hindeutet. Die Studie unterstützt weitere Bemühungen um die Entwicklung einer vertrauenswürdigen, automatisierten Technologie zur Erkennung von Krankheiten, die die Patientenergebnisse verbessert und eine effizientere Gesundheitsversorgung ermöglicht.

Introduction

Kniearthrose (KOA) ist ein bedeutendes weltweites Problem der öffentlichen Gesundheit, das eine große Anzahl von Menschen betrifft und sowohl für die Patienten als auch für die Gesundheitsorganisationen eine erhebliche Belastung darstellt. Der Gelenkknorpel des Kniegelenks verschlechtert sich bei dieser Erkrankung allmählich. Es hat eine komplizierte und mehrdimensionale Ätiologie, die eine Mischung aus Alter, Fettleibigkeit, Gelenktrauma, biomechanischen Variablen und genetischer Anfälligkeit umfasst¹.

Der Verlust der strukturellen Integrität führt zu Knorpelausdünnung, Fissur und schließlich Erosion, wodurch der da....

Protocol

In diesem Abschnitt wird ein umfassender Ansatz vorgestellt, der die Diagnose und Einstufung von Kniearthrose durch die Verwendung eines modifizierten XceptionNet-Modells verbessern soll. Die vorgestellte Methodik basiert auf einer sorgfältigen Datenvorverarbeitung, einer gründlichen Anpassung der Modellarchitektur und starken Bewertungstechniken, die alle darauf abzielen, die komplexen Probleme im Zusammenhang mit der Knie-OA-Bildgebung zu lösen. In Abbildung 2 ist die Strömung des Modells dargestellt.

Results

Während der Validierungsphase des Modells wurden mehrere wichtige Maßnahmen ergriffen, um sicherzustellen, dass es auf Daten verallgemeinert werden kann, die noch nicht beobachtet wurden. Zunächst wird das Dataset in Trainings- und Validierungssätze unterteilt. Dies ist ein gängiges Verfahren zum Auswerten der Leistung des Modells für ein Dataset, das nicht im Training verwendet wurde. Durch das Angebot separater Datensätze für Training und Validierung wurde eine Überanpassung vermieden und eine gründliche Bewertung der .......

Discussion

In der Studie wurde eine automatisierte, auf Deep Learning basierende Technik für die KOA-Benotung anhand von Röntgenbildern vorgestellt. Das Modell, das eine XceptionNet-Architektur verwendete, zeigte eine bemerkenswerte Robustheit und Genauigkeit über eine Reihe von Bewertungsmaßen hinweg, was darauf hindeutet, dass es in klinischen Umgebungen eingesetzt werden könnte.

Zusätzlich zur aktuellen Methodik kann eine externe Datensatzvalidierung verwendet werden,.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Jupyter Notebook/Colab	Projekt Jupyter / Google	N/A	Für die interaktive Entwicklung und das Experimentieren mit Modellen.
Matplotlib (Version: 3.4.3) & Seaborn (Version: 0.11.2)	Gemeinschaft	N/A	Für Datenvisualisierung und Ergebnisdiagramme.
Mendeley/Kaggle Daten	Elsevier; Gemeinschaft	N/A	Datensatzquelle: Datensatz zur Einstufung des Schweregrads von Kniearthrose
OpenCV (Version: 4.5.5)	Intel	N/A	Zur Vorverarbeitung von Röntgenbildern (Größenänderung, CLAHE, Gaußsche Filterung).
Python (Version: 3.8)	Python-Software-Stiftung	N/A	Programmiersprache, die für die Modellentwicklung verwendet wird.
scikit-learn (Version: 1.0.2)	Gemeinschaft	N/A	Wird für Datenaufteilung, Leistungsmetriken und grundlegende ML-Dienstprogramme verwendet.
TensorFlow/Keras	Google/Gemeinschaft	N/A	Wird zum Implementieren und Trainieren des XceptionNet-basierten Deep-Learning-Modells verwendet. Tensorflow-Version: 2.6.0, RRID:SCR_018932. Keras-Version: 2.6.0, RRID:SCR_018961
Ubuntu-Betriebssystem	Kanonisch	N/A	Verwendetes Betriebssystem für die Kompatibilität mit allen Software-Tools. Version 20.04 empfohlen.