Abstrakt. Detta dokument introducerar en ny metod för att automatiskt kvantifiera svårighetsgraden av knä OA med hjälp av röntgenbilder. Automatiskt kvantifiera knä OA svårighetsgrad innebär två steg: först, automatiskt lokalisera knälederna; nästa, klassificera de lokaliserade knäleden bilder. Vi introducerar ett nytt tillvägagångssätt för att automatiskt upptäcka knälederna med hjälp av ett fullständigt konvolutionellt neuralt nätverk (FCN). Vi tränar konvolutionella neurala nätverk (CNN) från scratch för att automatiskt kvantifiera knä OA svårighetsgrad optimera en viktad kvot av två förlustfunktioner: kategorisk kors-entropi och medel-kvadrat förlust. Denna ledträning förbättrar ytterligare den övergripande kvantifieringen av knä OA allvarlighetsgrad, med den extra fördelen av att naturligt producera samtidiga multi-klass klassificering och regression outputs. Två offentliga dataset används för att utvärdera vår strategi, Osteoartrit Initiative (OAI) och Multicenter Osteoartrit Study (MOST), med extremt lovande resultat som överträffar befintliga metoder.
De föreslog en ny rörledning REF för att automatiskt kvantifiera knä OA allvarlighetsgrad med hjälp av en FCN för lokalisering och en CNN gemensamt utbildad för klassificering och regression.
Automatic Detection of Knee Joints and Quantification of Knee Osteoarthritis Severity using Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}