Enfoque de aprendizaje profundo basado en el aprendizaje por transferencia para la clasificación de la osteoartritis de rodilla mediante la arquitectura XceptionNet modificada

Summary

Con el fin de mejorar la identificación de la osteoartritis de rodilla a partir de rayos X, este estudio sugiere OsteoXceptionNet, un modelo de aprendizaje profundo que utiliza XceptionNet modificado con aprendizaje por transferencia. Este modelo mejora la extracción de características, reduce los errores de interpretación manual y permite una clasificación más precisa y automatizada.

Abstract

La osteoartritis de rodilla (KOA) afecta a millones de personas en todo el mundo y no tiene un tratamiento curativo conocido, lo que la convierte en un grave problema de salud mundial. El manejo de su desarrollo depende del descubrimiento temprano, y las imágenes de rayos X son una técnica de diagnóstico fundamental. Sin embargo, debido a las variaciones en los niveles de experiencia de los radiólogos, la interpretación manual de rayos X aumenta la variabilidad y las posibles inexactitudes. Los avances recientes en el aprendizaje automático y las técnicas de aprendizaje profundo han provocado la creación de sistemas automatizados para la identificación radiológica de la osteoartritis en la rodilla. Sin embargo, para la detección en etapa temprana, obtener una mayor precisión de predicción sigue siendo crucial. Al utilizar los conocimientos recopilados de un conjunto de datos más grande, los modelos entrenados en conjuntos de datos más pequeños y específicos del dominio funcionan mejor mediante el uso del aprendizaje por transferencia. Debido a su profundidad y eficacia, XceptionNet es especialmente adecuado para trabajos que implican la interpretación de imágenes médicas. A diferencia de investigaciones anteriores, este método aborda de manera eficiente el desequilibrio del conjunto de datos mediante el uso de enfoques de equilibrio de clases, la integración de una canalización de preprocesamiento personalizada y la adición de mejoras arquitectónicas personalizadas a XceptionNet, lo que mejora la identificación de KOA en etapa inicial. Con el uso de estos métodos de última generación, el enfoque sugerido muestra potencial para identificar correctamente la osteoartritis a partir de imágenes radiográficas de la rodilla, logrando una precisión de predicción del 97%, una precisión del 97,8%, un recuerdo del 97,6% y una medida F1 del 97,6%. Además, el modelo generado mostró un valor kappa de Cohen del 95,94%, lo que indica una buena concordancia. El estudio respalda los esfuerzos adicionales para desarrollar tecnología confiable y automatizada de detección de enfermedades, que mejore los resultados de los pacientes y facilite una prestación de atención médica más eficiente.

Introduction

La osteoartritis de rodilla (KOA) es un importante problema de salud pública mundial que afecta a un gran número de personas y supone una carga significativa tanto para los pacientes como para las organizaciones de atención médica. El cartílago articular de la articulación de la rodilla se deteriora gradualmente en este trastorno. Tiene una etiología complicada y multidimensional que incluye una mezcla de edad, obesidad, traumatismo articular, variables biomecánicas y susceptibilidad genética¹.

La pérdida de integridad estructural da como resultado el adelgazamiento del cartílago, la fisura y la eventual erosión, exp....

Protocol

Esta sección presenta un enfoque integral diseñado para mejorar el diagnóstico y la clasificación de la osteoartritis de rodilla mediante el uso de un modelo XceptionNet modificado. La metodología presentada se basa en un cuidadoso preprocesamiento de datos, una personalización exhaustiva de la arquitectura del modelo y sólidas técnicas de evaluación, todo lo cual está destinado a abordar los complejos problemas asociados con las imágenes de OA de rodilla. En la Figura 2, se ha ilustrado el flujo del modelo.

Results

Se tomaron varias medidas importantes a lo largo de la fase de validación del modelo para garantizar que se generalizara a datos que aún no se habían observado. Inicialmente, el conjunto de datos se divide en conjuntos de entrenamiento y validación. Este es un procedimiento común que se usa para evaluar el rendimiento del modelo en un conjunto de datos que no se usó en el entrenamiento. Al ofrecer conjuntos de datos separados para el entrenamiento y la validación, esta separación evitó el sobreajuste y permitió una evalu.......

Discussion

El estudio presentó una técnica automatizada basada en el aprendizaje profundo para la clasificación de KOA utilizando imágenes de rayos X. El modelo, que utilizó una arquitectura XceptionNet, demostró una notable solidez y precisión en una variedad de medidas de evaluación, lo que sugiere que podría ser útil en entornos clínicos.

Además de la metodología actual, se podría utilizar la validación externa del conjunto de datos para confirmar aún más la hipótesis.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Jupyter Notebook/Colab	Proyecto Jupyter / Google	N/A	Para desarrollar y experimentar con modelos de forma interactiva.
Matplotlib (Versión: 3.4.3) y Seaborn (Versión: 0.11.2)	Comunidad	N/A	Para visualización de datos y gráficos de resultados.
Datos de Mendeley/Kaggle	Elsevier; Comunidad	N/A	Fuente del conjunto de datos: Conjunto de datos de clasificación de gravedad de la osteoartritis de rodilla
OpenCV (Versión: 4.5.5)	Intel	N/A	Para el preprocesamiento de imágenes de rayos X (cambio de tamaño, CLAHE, filtrado gaussiano).
Python (Versión: 3.8)	Fundación de software Python	N/A	Lenguaje de programación utilizado para el desarrollo de modelos.
scikit-learn (Versión: 1.0.2)	Comunidad	N/A	Se utiliza para la división de datos, métricas de rendimiento y utilidades básicas de ML.
TensorFlow/Keras	Google/Comunidad	N/A	Se utiliza para implementar y entrenar el modelo de aprendizaje profundo basado en XceptionNet. Versión de Tensorflow: 2.6.0, RRID:SCR_018932. Versión de Keras: 2.6.0, RRID:SCR_018961
Sistema operativo Ubuntu	Canónico	N/A	Sistema operativo utilizado para la compatibilidad con todas las herramientas de software. Se recomienda la versión 20.04.