Approccio di Deep Learning basato sul Transfer Learning per la classificazione dell'osteoartrite del ginocchio utilizzando l'architettura XceptionNet modificata

Summary

Al fine di migliorare l'identificazione dell'artrosi del ginocchio dai raggi X, questo studio suggerisce OsteoXceptionNet, un modello di deep learning che utilizza XceptionNet modificato con transfer learning. Questo modello migliora l'estrazione delle funzionalità, riduce gli errori di interpretazione manuale e consente una classificazione più precisa e automatizzata.

Abstract

L'artrosi del ginocchio (KOA) colpisce milioni di persone in tutto il mondo e non ha un trattamento curativo noto, il che la rende un serio problema di salute globale. La gestione del suo sviluppo dipende dalla scoperta precoce e l'imaging a raggi X è una tecnica diagnostica fondamentale. Tuttavia, a causa delle variazioni nei livelli di esperienza dei radiologi, l'interpretazione manuale dei raggi X aumenta la variabilità e le possibili imprecisioni. I recenti progressi nelle tecniche di apprendimento automatico e di apprendimento profondo hanno portato alla creazione di sistemi automatizzati per l'identificazione radiologica dell'osteoartrite del ginocchio. Tuttavia, per il rilevamento in fase iniziale, ottenere una maggiore precisione di previsione è ancora fondamentale. Utilizzando le informazioni raccolte da un set di dati più grande, i modelli addestrati su set di dati più piccoli e specifici del dominio ottengono prestazioni migliori grazie all'uso del transfer learning. Grazie alla sua profondità ed efficacia, XceptionNet è particolarmente adatto per lavori che coinvolgono l'interpretazione di immagini mediche. A differenza delle ricerche precedenti, questo metodo affronta in modo efficiente lo squilibrio del set di dati utilizzando approcci di bilanciamento delle classi, integrando una pipeline di pre-elaborazione personalizzata e aggiungendo miglioramenti architetturali personalizzati a XceptionNet, che migliora l'identificazione KOA in fase iniziale. Con l'uso di questi metodi all'avanguardia, l'approccio suggerito mostra il potenziale nell'identificare correttamente l'osteoartrite dalle immagini radiografiche del ginocchio, raggiungendo il 97% di accuratezza della previsione, il 97,8% di precisione, il 97,6% di richiamo e il 97,6% di misura F1. Inoltre, il modello generato ha mostrato il 95,94% del valore kappa di Cohen, che indica un buon accordo. Lo studio supporta ulteriori sforzi per sviluppare una tecnologia di rilevamento delle malattie affidabile e automatizzata, che migliora i risultati dei pazienti e facilita un'erogazione più efficiente dell'assistenza sanitaria.

Introduction

L'osteoartrite del ginocchio (KOA) è un problema di salute pubblica significativo in tutto il mondo che colpisce un gran numero di persone e pone un onere significativo sia sui pazienti che sulle organizzazioni sanitarie. La cartilagine articolare dell'articolazione del ginocchio si deteriora gradualmente in questo disturbo. Ha un'eziologia complicata e multidimensionale che include un mix di età, obesità, traumi articolari, variabili biomeccaniche e suscettibilità genetica¹.

La perdita di integrità strutturale provoca l'assottigliamento della cartilagine, la fessurazione e l'eventuale erosione, esponendo l'osso sott....

Protocol

Questa sezione presenta un approccio completo progettato per migliorare la diagnosi e la classificazione dell'osteoartrite del ginocchio attraverso l'uso di un modello XceptionNet modificato. La metodologia presentata si basa su un'attenta pre-elaborazione dei dati, un'accurata personalizzazione dell'architettura del modello e tecniche di valutazione avanzate, tutte volte ad affrontare i complessi problemi associati all'imaging OA del ginocchio. Nella Figura 2 è stato illustrato il flusso del modello.

Results

Durante la fase di convalida del modello sono state adottate diverse misure importanti per garantire che si generalizzasse ai dati che non erano ancora stati osservati. Inizialmente, il set di dati è suddiviso in set di addestramento e convalida. Si tratta di una procedura comune usata per valutare le prestazioni del modello su un set di dati che non è stato usato nel training. Offrendo set di dati separati per l'addestramento e la convalida, questa separazione ha evitato l'overfitting e ha consentito una valutazione app.......

Discussion

Lo studio ha presentato una tecnica automatizzata basata sul deep learning per la classificazione KOA utilizzando immagini a raggi X. Il modello, che ha utilizzato un'architettura XceptionNet, ha dimostrato una notevole robustezza e accuratezza in una serie di misure di valutazione, suggerendo che potrebbe trovare impiego in contesti clinici.

Oltre alla metodologia attuale, la convalida esterna del set di dati potrebbe essere utilizzata per confermare ulterior.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Jupyter Notebook/Colab	Progetto Jupyter / Google	N/A	Per sviluppare e sperimentare modelli in modo interattivo.
Matplotlib (Versione: 3.4.3) & Seaborn (Versione: 0.11.2)	Comunità	N/A	Per la visualizzazione dei dati e i grafici dei risultati.
Dati di Mendeley/Kaggle	Elsevier; Comunità	N/A	Fonte del set di dati: Set di dati di classificazione della gravità dell'osteoartrite del ginocchio
OpenCV (Versione: 4.5.5)	Intel	N/A	Per la pre-elaborazione di immagini a raggi X (ridimensionamento, CLAHE, filtro gaussiano).
Python (Versione: 3.8)	Fondazione del software Python	N/A	Linguaggio di programmazione utilizzato per lo sviluppo del modello.
scikit-learn (Versione: 1.0.2)	Comunità	N/A	Utilizzato per la suddivisione dei dati, le metriche delle prestazioni e le utilità di ML di base.
TensorFlow/Keras	Google/Comunità	N/A	Utilizzato per l'implementazione e l'addestramento del modello di deep learning basato su XceptionNet. Versione Tensorflow: 2.6.0, RRID:SCR_018932. Versione Keras: 2.6.0, RRID:SCR_018961
Sistema operativo Ubuntu	Canonico	N/A	Sistema operativo utilizzato per la compatibilità con tutti gli strumenti software. Si consiglia la versione 20.04.