論文の概要: A Confident Labelling Strategy Based on Deep Learning for Improving Early Detection of Knee OsteoArthritis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13203v1
• Date: Thu, 23 Mar 2023 11:57:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 14:37:55.038820
• Title: A Confident Labelling Strategy Based on Deep Learning for Improving Early Detection of Knee OsteoArthritis
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく膝関節症早期発見のための信頼性評価戦略
• Authors: Zhe Wang, Aladine Chetouani, Rachid Jennane
• Abstract要約: Knee osteoArthritis (KOA) は高齢者の運動能力低下を引き起こす筋骨格障害である。 本稿では,新しいシームズネットワークを提案するとともに,KOAの早期検出のためのハイブリッド損失戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.400820679110147
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knee OsteoArthritis (KOA) is a prevalent musculoskeletal disorder that causes decreased mobility in seniors. The diagnosis provided by physicians is subjective, however, as it relies on personal experience and the semi-quantitative Kellgren-Lawrence (KL) scoring system. KOA has been successfully diagnosed by Computer-Aided Diagnostic (CAD) systems that use deep learning techniques like Convolutional Neural Networks (CNN). In this paper, we propose a novel Siamese-based network, and we introduce a new hybrid loss strategy for the early detection of KOA. The model extends the classical Siamese network by integrating a collection of Global Average Pooling (GAP) layers for feature extraction at each level. Then, to improve the classification performance, a novel training strategy that partitions each training batch into low-, medium- and high-confidence subsets, and a specific hybrid loss function are used for each new label attributed to each sample. The final loss function is then derived by combining the latter loss functions with optimized weights. Our test results demonstrate that our proposed approach significantly improves the detection performance.
• Abstract（参考訳）: Knee osteoArthritis (KOA) は高齢者の運動能力低下を引き起こす筋骨格障害である。 医師による診断は、個人的経験と半定量的なKelgren-Lawrence(KL)スコアシステムに依存するため、主観的である。 koaは、畳み込みニューラルネットワーク(cnn)のようなディープラーニング技術を使用するcadシステムによって、診断に成功している。 本稿では,新しいシアーム系ネットワークを提案し,koaの早期検出のためのハイブリッド損失戦略を提案する。 このモデルは、各レベルの特徴抽出のためにグローバル平均プーリング(gap)層の集合を統合することによって、古典的なシャムネットワークを拡張する。 そして、分類性能を向上させるために、各トレーニングバッチを低、中、高信頼のサブセットに分割する新たなトレーニング戦略と、各サンプルに属する新しいラベルごとに特定のハイブリッド損失関数を用いる。 最終損失関数は、後者の損失関数と最適化された重みを組み合わせることで導出される。 実験の結果,提案手法は検出性能を大幅に向上することが示された。

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