Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Knee Osteoarthritis severity level classification using diffusion augmented images

論文の概要: Enhancing Knee Osteoarthritis severity level classification using diffusion augmented images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09328v1
Date: Sun, 17 Sep 2023 17:22:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-19 16:13:40.396576
Title: Enhancing Knee Osteoarthritis severity level classification using diffusion augmented images
Title（参考訳）: 拡散強調画像を用いた変形性膝関節症の重症度分類
Authors: Paleti Nikhil Chowdary, Gorantla V N S L Vishnu Vardhan, Menta Sai Akshay, Menta Sai Aashish, Vadlapudi Sai Aravind, Garapati Venkata Krishna Rayalu, Aswathy P
Abstract要約: 本研究は, 変形性膝関節症 (OA) の重症度分類について, 高度なコンピュータビジョンモデルと拡張技術を用いて検討した。 3つの実験が実施された。最初のデータセットのトレーニングモデル、前処理データセットのトレーニングモデル、拡張データセットのトレーニングモデルである。 EfficientNetB3モデルは、拡張データセットで84%の精度を達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This research paper explores the classification of knee osteoarthritis (OA) severity levels using advanced computer vision models and augmentation techniques. The study investigates the effectiveness of data preprocessing, including Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE), and data augmentation using diffusion models. Three experiments were conducted: training models on the original dataset, training models on the preprocessed dataset, and training models on the augmented dataset. The results show that data preprocessing and augmentation significantly improve the accuracy of the models. The EfficientNetB3 model achieved the highest accuracy of 84\% on the augmented dataset. Additionally, attention visualization techniques, such as Grad-CAM, are utilized to provide detailed attention maps, enhancing the understanding and trustworthiness of the models. These findings highlight the potential of combining advanced models with augmented data and attention visualization for accurate knee OA severity classification.
Abstract（参考訳）: 本研究は, 変形性膝関節症 (OA) の重症度をコンピュータビジョンモデルと拡張技術を用いて分類する。本研究では,CLAHE(Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization)や拡散モデルを用いたデータ拡張など,データ前処理の有効性について検討した。 3つの実験が実施された。最初のデータセットのトレーニングモデル、前処理データセットのトレーニングモデル、拡張データセットのトレーニングモデルである。その結果,データの事前処理と拡張によりモデルの精度は大幅に向上した。 EfficientNetB3モデルは、拡張データセットで84\%の精度を達成した。さらに、Grad-CAMのような注意可視化技術を使用して、詳細な注意マップを提供し、モデルの理解と信頼性を高める。これらの知見は, 膝OA重症度分類のための高度なモデルと拡張データと注意可視化を組み合わせる可能性を強調した。

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