Abordagem de aprendizado profundo baseada em aprendizado de transferência para classificação de osteoartrite de joelho usando arquitetura XceptionNet modificada

Summary

A fim de melhorar a identificação da osteoartrite do joelho a partir de raios-X, este estudo sugere o OsteoXceptionNet, um modelo de aprendizado profundo que usa o XceptionNet modificado com aprendizado de transferência. Esse modelo melhora a extração de recursos, reduz os erros de interpretação manual e permite uma classificação mais precisa e automatizada.

Abstract

A osteoartrite do joelho (OAJ) afeta milhões de indivíduos em todo o mundo e não tem tratamento curativo conhecido, tornando-se um sério problema de saúde global. O manejo de seu desenvolvimento depende da descoberta precoce, e a imagem de raios-X é uma técnica diagnóstica fundamental. No entanto, devido a variações nos níveis de experiência dos radiologistas, a interpretação manual de raios-X aumenta a variabilidade e possíveis imprecisões. Avanços recentes em técnicas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo desencadearam a criação de sistemas automatizados para a identificação radiológica da osteoartrite no joelho. No entanto, para detecção em estágio inicial, obter maior precisão de previsão ainda é crucial. Ao utilizar os insights coletados de um conjunto de dados maior, os modelos treinados em conjuntos de dados menores e específicos de domínio têm melhor desempenho por meio do uso do aprendizado por transferência. Devido à sua profundidade e eficácia, o XceptionNet é especialmente adequado para trabalhos que envolvem a interpretação de imagens médicas. Em contraste com pesquisas anteriores, esse método aborda com eficiência o desequilíbrio do conjunto de dados usando abordagens de balanceamento de classe, integrando um pipeline de pré-processamento personalizado e adicionando melhorias arquitetônicas personalizadas ao XceptionNet, o que melhora a identificação de KOA em estágio inicial. Com o uso desses métodos de última geração, a abordagem sugerida mostra potencial na identificação correta da osteoartrite a partir de imagens radiográficas do joelho, atingindo 97% de precisão de previsão, 97,8% de precisão, 97,6% de recordação e 97,6% de medida F1. Além disso, o modelo gerado apresentou 95,94% de valor kappa de Cohen, o que indica boa concordância. O estudo apóia esforços adicionais para desenvolver tecnologia confiável e automatizada de detecção de doenças, que melhora os resultados dos pacientes e facilita a prestação de cuidados de saúde mais eficientes.

Introduction

A osteoartrite do joelho (OAJ) é um problema significativo de saúde pública mundial que afeta um grande número de pessoas e coloca um fardo significativo tanto para os pacientes quanto para as organizações de saúde. A cartilagem articular da articulação do joelho se deteriora gradualmente neste distúrbio. Tem uma etiologia complicada e multidimensional que inclui uma mistura de idade, obesidade, trauma articular, variáveis biomecânicas e suscetibilidade genética¹.

A perda de integridade estrutural resulta em afinamento da cartilagem, fissura e eventual erosão, expondo o osso subjacente. Os sintomas da OAJ podem varia....

Protocol

Esta seção apresenta uma abordagem abrangente projetada para melhorar o diagnóstico e a classificação da osteoartrite do joelho por meio do uso de um modelo XceptionNet modificado. A metodologia apresentada é baseada em pré-processamento cuidadoso de dados, personalização completa da arquitetura do modelo e fortes técnicas de avaliação, todas destinadas a resolver os problemas complexos associados à imagem da OA do joelho. Na Figura 2, o fluxo do modelo foi ilustrado.

Results

Várias medidas importantes foram tomadas ao longo da fase de validação do modelo para garantir que ele generalizasse para dados que ainda não haviam sido observados. Inicialmente, o conjunto de dados é dividido em conjuntos de treinamento e validação. Esse é um procedimento comum usado para avaliar o desempenho do modelo em um conjunto de dados que não foi usado no treinamento. Ao oferecer conjuntos de dados separados para treinamento e validação, essa separação evitou o sobreajuste e permitiu uma avaliação completa da e.......

Discussion

O estudo apresentou uma técnica automatizada baseada em aprendizado profundo para classificação KOA usando imagens de raios-X. O modelo, que usou uma arquitetura XceptionNet, demonstrou notável robustez e precisão em uma variedade de medidas de avaliação, sugerindo que pode ser usado em ambientes clínicos.

Além da metodologia atual, a validação do conjunto de dados externos pode ser usada para confirmar ainda mais a hipótese e avaliar a generalização do modelo.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Jupyter Notebook/Colab	Projeto Jupyter / Google	N/A	Para desenvolver e experimentar modelos de forma interativa.
Matplotlib (Versão: 3.4.3) & Seaborn (Versão: 0.11.2)	Comunidade	N/A	Para visualização de dados e gráficos de resultados.
Dados do Mendeley/Kaggle	Elsevier; Comunidade	N/A	Fonte do conjunto de dados: Conjunto de dados de classificação de gravidade da osteoartrite do joelho
OpenCV (Versão: 4.5.5)	Inteligência	N/A	Para pré-processamento de imagens de raios-X (redimensionamento, CLAHE, filtragem gaussiana).
Python (Versão: 3.8)	Fundação de Software Python	N/A	Linguagem de programação usada para desenvolvimento de modelos.
scikit-learn (Versão: 1.0.2)	Comunidade	N/A	Usado para divisão de dados, métricas de desempenho e utilitários básicos de ML.
TensorFlow/Keras	Google/Comunidade	N/A	Usado para implementar e treinar o modelo de aprendizado profundo baseado em XceptionNet. Versão do Tensorflow: 2.6.0, RRID:SCR_018932. Versão Keras: 2.6.0, RRID:SCR_018961
Ubuntu OS	Canônico	N/A	Sistema operacional usado para compatibilidade com todas as ferramentas de software. Versão 20.04 recomendada.