論文の概要: ClinNet: Evidential Ordinal Regression with Bilateral Asymmetry and Prototype Memory for Knee Osteoarthritis Grading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.17315v1
• Date: Sat, 24 Jan 2026 05:49:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-27 15:23:07.517059
• Title: ClinNet: Evidential Ordinal Regression with Bilateral Asymmetry and Prototype Memory for Knee Osteoarthritis Grading
• Title（参考訳）: ClinNet : 変形性膝関節症に対するバイラテラル非対称性と原型記憶
• Authors: Xiaoyang Li, Runni Zhou,
• Abstract要約: X線画像に基づく膝関節症(KOA)の診断は極めて難しい課題である。 本研究では, KOA グレーディングに対処する信頼性の高い新しいフレームワーク ClinNet を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.337151338735509
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knee osteoarthritis (KOA) grading based on radiographic images is a critical yet challenging task due to subtle inter-grade differences, annotation uncertainty, and the inherently ordinal nature of disease progression. Conventional deep learning approaches typically formulate this problem as deterministic multi-class classification, ignoring both the continuous progression of degeneration and the uncertainty in expert annotations. In this work, we propose ClinNet, a novel trustworthy framework that addresses KOA grading as an evidential ordinal regression problem. The proposed method integrates three key components: (1) a Bilateral Asymmetry Encoder (BAE) that explicitly models medial-lateral structural discrepancies; (2) a Diagnostic Memory Bank that maintains class-wise prototypes to stabilize feature representations; and (3) an Evidential Ordinal Head based on the Normal-Inverse-Gamma (NIG) distribution to jointly estimate continuous KL grades and epistemic uncertainty. Extensive experiments demonstrate that ClinNet achieves a Quadratic Weighted Kappa of 0.892 and Accuracy of 0.768, statistically outperforming state-of-the-art baselines (p < 0.001). Crucially, we demonstrate that the model's uncertainty estimates successfully flag out-of-distribution samples and potential misdiagnoses, paving the way for safe clinical deployment.
• Abstract（参考訳）: X線画像に基づく膝関節症(KOA)の鑑別は, 微妙な鑑別差, 診断の不確実性, 疾患進行の経時的変化などにより, 極めて困難な課題である。 従来のディープラーニングアプローチでは、この問題を決定論的多クラス分類として定式化し、縮退の継続的な進行と専門家アノテーションの不確実性の両方を無視している。 本研究では, KOA グレーディングに対処する信頼性の高い新しいフレームワーク ClinNet を提案する。 提案手法は,(1)両側非対称性エンコーダ(BAE)と(2)特徴表現を安定させるためにクラスワイドなプロトタイプを保守する診断記憶バンク,(3)正規-逆-ガンマ(NIG)分布に基づくエビデンシャル・オーディショナル・ヘッドを用いて,連続KLグレードとてんかんの不確かさを連続的に推定する。 大規模な実験により、ClinNetは0.892の二次重み付きカッパと0.768の精度を達成し、統計的に最先端のベースライン(p < 0.001)を達成した。 重要なことは、このモデルの不確実性推定が、配布サンプルと潜在的な誤診の警告に成功し、安全な臨床展開への道を開くことを実証する。

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