論文の概要: Automatic Grading of Knee Osteoarthritis on the Kellgren-Lawrence Scale
from Radiographs Using Convolutional Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08572v1
- Date: Sat, 18 Apr 2020 09:46:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-12 05:01:21.015258
- Title: Automatic Grading of Knee Osteoarthritis on the Kellgren-Lawrence Scale
from Radiographs Using Convolutional Neural Networks
- Title（参考訳）: コンボリューションニューラルネットを用いたKellgren-Lawrenceスケールによる膝関節症の自動移植
- Authors: Sudeep Kondal, Viraj Kulkarni, Ashrika Gaikwad, Amit Kharat, Aniruddha
Pant
- Abstract要約: 本稿では,Kelgren-Lawrence(KL)スケールで膝関節X線写真を自動的に評価するための畳み込みニューラルネットワークを用いた新しい手法を提案する。
第1段階では物体検出モデルが画像の残りの部分から個々の膝を分割し,第2段階では回帰モデルが各膝をKLスケールで別々に評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The severity of knee osteoarthritis is graded using the 5-point
Kellgren-Lawrence (KL) scale where healthy knees are assigned grade 0, and the
subsequent grades 1-4 represent increasing severity of the affliction. Although
several methods have been proposed in recent years to develop models that can
automatically predict the KL grade from a given radiograph, most models have
been developed and evaluated on datasets not sourced from India. These models
fail to perform well on the radiographs of Indian patients. In this paper, we
propose a novel method using convolutional neural networks to automatically
grade knee radiographs on the KL scale. Our method works in two connected
stages: in the first stage, an object detection model segments individual knees
from the rest of the image; in the second stage, a regression model
automatically grades each knee separately on the KL scale. We train our model
using the publicly available Osteoarthritis Initiative (OAI) dataset and
demonstrate that fine-tuning the model before evaluating it on a dataset from a
private hospital significantly improves the mean absolute error from 1.09 (95%
CI: 1.03-1.15) to 0.28 (95% CI: 0.25-0.32). Additionally, we compare
classification and regression models built for the same task and demonstrate
that regression outperforms classification.
- Abstract（参考訳）: 膝関節炎の重症度は、健常膝を0等級に割り当てる5点のケルグレン・ラーレンス(KL)尺度を用いて評価され、その後のグレード1〜4は、重症度の増加を表す。
近年、所定のラジオグラフからklグレードを自動的に予測できるモデルを開発するためのいくつかの方法が提案されているが、ほとんどのモデルはインドから出ていないデータセットに基づいて開発と評価されている。
これらのモデルは、インドの患者のX線写真でうまく機能しない。
本稿では,畳み込みニューラルネットワークを用いて膝x線をklスケールで自動的に評価する手法を提案する。
第1段階では物体検出モデルが画像の残りの部分から個々の膝を分割し,第2段階では回帰モデルが各膝をKLスケールで別々に評価する。
我々は,OAIデータセットを用いてモデルをトレーニングし,個人病院のデータセットで評価する前にモデルを微調整し,平均絶対誤差を1.09 (95% CI: 1.03-1.15) から 0.28 (95% CI: 0.25-0.32) に著しく改善することを示した。
さらに、同一タスク用に構築された分類モデルと回帰モデルを比較し、回帰が分類より優れていることを示す。
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