Podejście oparte na uczeniu głębokim oparte na uczeniu transferowym do oceny choroby zwyrodnieniowej stawu kolanowego przy użyciu zmodyfikowanej architektury XceptionNet

Podsumowanie

Aby poprawić identyfikację choroby zwyrodnieniowej stawu kolanowego na podstawie zdjęć rentgenowskich, badanie to sugeruje OsteoXceptionNet, model głębokiego uczenia, który wykorzystuje zmodyfikowany XceptionNet z uczeniem transferowym. Ten model usprawnia wyodrębnianie cech, zmniejsza błędy interpretacji ręcznej i umożliwia bardziej precyzyjną, zautomatyzowaną klasyfikację.

Streszczenie

Choroba zwyrodnieniowa stawu kolanowego (KOA) dotyka miliony osób na całym świecie i nie ma znanego leczenia leczniczego, co czyni ją poważnym globalnym problemem zdrowotnym. Zarządzanie jego rozwojem zależy od wczesnego odkrycia, a obrazowanie rentgenowskie jest podstawową techniką diagnostyczną. Jednak ze względu na różnice w poziomie doświadczenia radiologów, ręczna interpretacja zdjęć rentgenowskich zwiększa zmienność i możliwe niedokładności. Ostatnie postępy w technikach uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się zapoczątkowały stworzenie zautomatyzowanych systemów do radiologicznej identyfikacji choroby zwyrodnieniowej stawów kolanowych. Jednak w przypadku wykrywania na wczesnym etapie uzyskanie większej dokładności przewidywania jest nadal kluczowe. Wykorzystując szczegółowe informacje zebrane z większego zestawu danych, modele wytrenowane na mniejszych, specyficznych dla domeny zestawach danych działają lepiej dzięki zastosowaniu uczenia transferowego. Ze względu na swoją głębię i skuteczność, XceptionNet szczególnie dobrze nadaje się do prac związanych z interpretacją obrazów medycznych. W przeciwieństwie do poprzednich badań, metoda ta skutecznie rozwiązuje problem nierównowagi zbiorów danych, wykorzystując podejścia równoważenia klas, integrując niestandardowy potok przetwarzania wstępnego i dodając niestandardowe ulepszenia architektury do XceptionNet, co poprawia identyfikację KOA na wczesnym etapie. Dzięki zastosowaniu tych najnowocześniejszych metod, sugerowane podejście wykazuje potencjał w prawidłowym identyfikowaniu choroby zwyrodnieniowej stawów na podstawie obrazów radiologicznych kolana, osiągając 97% dokładność przewidywania, 97,8% precyzję, 97,6% zapamiętanie i 97,6% pomiar F1. Dodatkowo wygenerowany model wykazał 95,94% wartości kappa Cohena, co wskazuje na dobrą zgodność. Badanie wspiera dalsze wysiłki na rzecz opracowania godnej zaufania, zautomatyzowanej technologii wykrywania chorób, która poprawia wyniki leczenia pacjentów i ułatwia bardziej efektywne świadczenie opieki zdrowotnej.

Wprowadzenie

Choroba zwyrodnieniowa stawu kolanowego (KOA) jest istotnym problemem zdrowia publicznego na całym świecie, który dotyka ogromną liczbę osób i stanowi znaczne obciążenie zarówno dla pacjentów, jak i organizacji opieki zdrowotnej. W tym schorzeniu dochodzi do stopniowego niszczenia chrząstki stawowej stawu kolanowego. Ma ono złożoną i wielowymiarową etiologię, obejmującą kombinację wieku, otyłości, urazów stawów, czynników biomechanicznych oraz podatności genetycznej¹.

Utrata integralności strukturalnej prowadzi do ścieńczenia, pękania i ostatecznie erozji chrząstki, co odsłania leżącą pod nią kość. Objawy KOA mogą by....

Protokół

Niniejsza sekcja przedstawia kompleksowe podejście opracowane w celu usprawnienia diagnostyki i stopniowania choroby zwyrodnieniowej stawu kolanowego z wykorzystaniem zmodyfikowanego modelu XceptionNet. Przedstawiona metodologia opiera się na starannym wstępnym przetwarzaniu danych, szczegółowej optymalizacji architektury modelu oraz rygorystycznych technikach oceny, co ma na celu rozwiązanie złożonych problemów związanych z obrazowaniem OA kolana. Na Rysunku 2 zilustrowano schemat działania modelu.

Wyniki

Podczas fazy walidacji modelu podjęto szereg istotnych działań, aby zagwarantować jego zdolność do generalizacji danych, które nie były wcześniej obserwowane. Początkowo zbiór danych został podzielony na zestaw treningowy i walidacyjny. Jest to powszechnie stosowana procedura służąca do oceny wydajności modelu na zbiorze danych, który nie brał udziału w procesie uczenia. Dzięki zastosowaniu oddzielnych zbiorów danych do treningu i walidacji uniknięto przeuczenia i umożliwiono dokładną ocenę skuteczności modelu.

Dyskusja

W badaniu przedstawiono zautomatyzowaną technikę oceny KOA opartą na głębokim uczeniu się przy użyciu obrazów rentgenowskich. Model, w którym wykorzystano architekturę XceptionNet, wykazał się znaczną solidnością i dokładnością w zakresie różnych miar oceny, co sugeruje, że może znaleźć zastosowanie w warunkach klinicznych.

Oprócz obecnej metodologii, walidacja zewnętrznego zestawu danych może być wykorzystana do dalszego potwierdzenia hipotezy i oceny możliwości uogólnienia modelu w różnych w.......

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule

Nazwa	Firma	Numer katalogowy	Komentarze
Jupyter Notebook/Colab	Projekt Jupyter / Google	N/A	Do interaktywnego tworzenia i eksperymentowania z modelami.
Matplotlib (wersja: 3.4.3) & Seaborn (Wersja: 0.11.2)	Społeczność	N/A	Do wizualizacji danych i wykresów wyników.
Dane Mendeley/Kaggle	Elsevier; Społeczność	N/A	Źródło zestawu danych: Zestaw danych oceny nasilenia choroby zwyrodnieniowej stawu kolanowego
OpenCV (wersja: 4.5.5)	Intel	N/A	Do wstępnego przetwarzania obrazów rentgenowskich (zmiana rozmiaru, CLAHE, filtrowanie Gaussa).
Python (wersja: 3.8)	Fundacja oprogramowania Python	N/A	Język programowania używany do tworzenia modeli.
scikit-learn (Wersja: 1.0.2)	Społeczność	N/A	Służy do dzielenia danych, metryk wydajności i podstawowych narzędzi ML.
TensorFlow/Keras	Google/społeczność	N/A	Służy do implementowania i trenowania modelu uczenia głębokiego opartego na XceptionNet. Wersja Tensorflow: 2.6.0, RRID:SCR_018932. Wersja Keras: 2.6.0, RRID:SCR_018961
System operacyjny Ubuntu	Kanoniczny	N/A	System operacyjny używany w celu zapewnienia kompatybilności ze wszystkimi narzędziami programowymi. Zalecana wersja 20.04.