Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Информационные технологии и математическое моделирование (ИТММ-2024); Томск; Томск
Год издания: 2024
Ключевые слова: сверточная нейронная сеть, классификация, остеоартрит коленного сустава
Аннотация: Цель исследования: разработка моделей сверточных нейронных сетей для повышения качества классификации МРТ снимков здоровых коленных суставов и с остеоартритом. Реализованы и обучены 5 моделей сверточных нейронных сетей на основе базовых архитектур EfficientNetB5, InceptionResNetV2, MobileNetV2, MobileNet, VGG16. Материалом исследовПоказать полностьюания является объединенная база снимков, включающая набор цифровых изображений из электронного открытого репозитория Kaggle по остеоартриту (4 590 снимков) и сформированный набор снимков коленных суставов пациентов Красноярского края (1904 снимков): 2 690 снимков - с наличием признаков остеоартрита, 3 804 - здоровые коленные суставы. На этапе предобработки данных была решена проблема недостаточности входных данных и дисбаланса классов за счет аугментации, увеличив набор до 40 000 изображений. Проведен сравнительный анализ нейросетевых моделей по доле правильных классификаций. Наилучший результат на тестовой выборке в 8 000 снимков показала модель с архитектурой EfficientNetB5 (accuracy = 95,6%), она также имеет высокие значения специфичности и чувствительности (Se = 95,5%, Sp = 95,5%), ее можно использовать в качестве скрининговой. Полученные результаты свидетельствуют о потенциале использования нейронных сетей для автоматизации диагностики остеоартрита по МРТ коленного сустава.
Журнал: Информационные технологии и математическое моделирование (ИТММ-2024)
Номера страниц: 548-553
Место издания: Томск