Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Компьютерное моделирование физических процессов и новые цифровые технологи в медицине и фармации; Уфа; Уфа
Год издания: 2024
Ключевые слова: машинное обучение, сверточная нейронная сеть, МРТ изображения, остеоартрит коленного сустава
Аннотация: Остеоартрит коленного сустава является одним из самых распространенных заболеваний опорно-двигательного аппарата, сопровождающийся постепенным разрушением тканей сустава. На сегодняшний день не существует эффективного лечения этого заболевания, что делает раннюю диагностику ключевым моментом в управлении этим заболеванием. В рамкахПоказать полностьюданного исследования решается задача бинарной классификации для определения наличия признаков остеоартрита коленного сустава на МРТ изображении с использованием сверточных нейронных сетей. Для достижения этой цели на изображениях здоровых и поврежденных коленных суставов пациентов Красноярского края были обучены и протестированы две модели с использованием современных архитектурных решений, EfficientNet-В5 и VGG16. На этапе предобработки данных рабочий набор снимков (1904 изображения) был увеличен за счет метода аугментации до 3500 снимков и решена проблема дисбаланса классов, что позволяет рассматривать accuracy (доля правильных ответов модели), как метрику качества работы алгоритма. Наилучшие результаты показала модель, основанная на архитектуре EfficientNet-B5, достигнув точности классификации в 92,0% на тестовой выборке и 92,3% на валидационной выборке. Эти результаты свидетельствуют о потенциале использования нейронных сетей для автоматизации диагностики остеоартрита по МРТ изображениям коленного сустава.
Журнал: Компьютерное моделирование физических процессов и новые цифровые технологи в медицине и фармации
Номера страниц: 144-149
Место издания: Уфа