I detta dokument föreslås ett nytt tillvägagångssätt för att automatiskt kvantifiera svårighetsgraden av knä artros (OA) från röntgenbilder med hjälp av djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN). Kliniskt bedöms graden av OA i knät med hjälp av Kellgren & Lawrence (KL), en fempunktsskala. Tidigare arbete med att automatiskt förutsäga KL-kvaliteter från röntgenbilder baserades på utbildning med ytliga klassificeringar med hjälp av en mängd handgjorda funktioner. Vi visar att klassificeringsnoggrannheten kan förbättras avsevärt med hjälp av djupa konvolutionella neurala nätverksmodeller som är förtränade på ImageNet och finjusterade på knä OA-bilder. Dessutom hävdar vi att det är lämpligare att bedöma noggrannheten hos automatiska prognoser för OA-allvarlighetsgrad med hjälp av en kontinuerlig avståndsbaserad utvärderingsmått som medelvärdesfel i kvadrat än det är att använda klassificeringsnoggrannhet. Detta leder till formulering av förutsägelsen av KL grader som ett regressionsproblem och ytterligare förbättrar noggrannheten. Resultat på en datauppsättning av röntgenbilder och KL-kvaliteter från Osteoartritinitiativet (OAI) visar en betydande förbättring jämfört med den nuvarande toppmoderna tekniken.
Antonius m.fl. REF tillämpade Convolution Neural Network (CNN) för att kvantifiera svårighetsgraden av knä OA.
Quantifying radiographic knee osteoarthritis severity using deep convolutional neural networks
{'venue': '2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'journal': '2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}