論文の概要: Automatic diagnosis of knee osteoarthritis severity using Swin transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04442v1
• Date: Mon, 10 Jul 2023 09:49:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 13:44:33.510549
• Title: Automatic diagnosis of knee osteoarthritis severity using Swin transformer
• Title（参考訳）: swin transformer を用いた変形性膝関節症の自動診断
• Authors: Aymen Sekhri, Marouane Tliba, Mohamed Amine Kerkouri, Yassine Nasser, Aladine Chetouani, Alessandro Bruno, Rachid Jennane,
• Abstract要約: 変形性膝関節症 (KOA) は膝関節の慢性的な痛みと硬直を引き起こす疾患である。 我々は,Swin Transformer を用いて KOA の重大度を予測する自動手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.01037422579516
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Knee osteoarthritis (KOA) is a widespread condition that can cause chronic pain and stiffness in the knee joint. Early detection and diagnosis are crucial for successful clinical intervention and management to prevent severe complications, such as loss of mobility. In this paper, we propose an automated approach that employs the Swin Transformer to predict the severity of KOA. Our model uses publicly available radiographic datasets with Kellgren and Lawrence scores to enable early detection and severity assessment. To improve the accuracy of our model, we employ a multi-prediction head architecture that utilizes multi-layer perceptron classifiers. Additionally, we introduce a novel training approach that reduces the data drift between multiple datasets to ensure the generalization ability of the model. The results of our experiments demonstrate the effectiveness and feasibility of our approach in predicting KOA severity accurately.
• Abstract（参考訳）: 変形性膝関節症 (KOA) は膝関節の慢性的な痛みと硬直を引き起こす疾患である。 早期発見と診断は, 移動障害などの重篤な合併症を予防するために, 臨床介入および管理に不可欠である。 本稿では,Swin Transformer を用いて KOA の重症度を予測する自動手法を提案する。 本モデルでは,kellgrenとlawrenceスコアを用いて,早期検出と重症度評価を行う。 モデルの精度を向上させるために,多層パーセプトロン分類器を用いたマルチ予測ヘッドアーキテクチャを採用している。 さらに,複数のデータセット間のデータドリフトを低減し,モデルの一般化能力を確保する新しいトレーニング手法を提案する。 実験の結果,KOAの重症度を正確に予測する手法の有効性と妥当性が示された。

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