Fugu-MT 論文翻訳(概要): Diagnosis of Knee Osteoarthritis Using Bioimpedance and Deep Learning

論文の概要: Diagnosis of Knee Osteoarthritis Using Bioimpedance and Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21512v1
Date: Mon, 28 Oct 2024 20:31:27 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-30 13:38:49.375024
Title: Diagnosis of Knee Osteoarthritis Using Bioimpedance and Deep Learning
Title（参考訳）: 生体インピーダンスと深部学習を用いた変形性膝関節症の診断
Authors: Jamal Al-Nabulsi, Mohammad Al-Sayed Ahmad, Baraa Hasaneiah, Fayhaa AlZoubi,
Abstract要約: 早期の変形性膝関節症(OA)は症状の管理と関節損傷の予防に重要である。本稿では,正確なハードウェアとディープラーニングを組み合わせたバイオインダプタンスに基づく診断ツールを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: Diagnosing knee osteoarthritis (OA) early is crucial for managing symptoms and preventing further joint damage, ultimately improving patient outcomes and quality of life. In this paper, a bioimpedance-based diagnostic tool that combines precise hardware and deep learning for effective non-invasive diagnosis is proposed. system features a relay-based circuit and strategically placed electrodes to capture comprehensive bioimpedance data. The data is processed by a neural network model, which has been optimized using convolutional layers, dropout regularization, and the Adam optimizer. This approach achieves a 98% test accuracy, making it a promising tool for detecting knee osteoarthritis musculoskeletal disorders.
Abstract（参考訳）: 早期に変形性膝関節症(OA)を診断することは、症状を管理し、さらなる関節損傷を予防し、最終的には患者の成果と生活の質を改善するために重要である。本稿では,正確なハードウェアとディープラーニングを組み合わせたバイオインダプタンスに基づく診断ツールを提案する。システムはリレーベースの回路と戦略的に配置された電極を備え、包括的な生体インピーダンスデータをキャプチャする。データは、畳み込みレイヤ、ドロップアウト正規化、Adamオプティマイザを使用して最適化されたニューラルネットワークモデルによって処理される。このアプローチは98%の精度を達成し, 変形性膝関節症の診断に有効である。

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