ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧЕ КЛАССИФИКАЦИИ МРТ-ИЗОБРАЖЕНИЙ КОЛЕННОГО СУСТАВА

Черняк, К.Е.; Лукьянова, Н.А.; Голденок, Е.Е.

Остеоартрит коленного сустава является одним из самых распространенных заболеваний опорно-двигательного аппарата, сопровождающийся постепенным разрушением тканей сустава. На сегодняшний день не существует эффективного лечения этого заболевания, что делает раннюю диагностику ключевым моментом в управлении этим заболеванием. В рамках данного исследования решается задача бинарной классификации для определения наличия признаков остеоартрита коленного сустава на МРТ изображении с использованием сверточных нейронных сетей. Для достижения этой цели на изображениях здоровых и поврежденных коленных суставов пациентов Красноярского края были обучены и протестированы две модели с использованием современных архитектурных решений, EfficientNet-В5 и VGG16. На этапе предобработки данных рабочий набор снимков (1904 изображения) был увеличен за счет метода аугментации до 3500 снимков и решена проблема дисбаланса классов, что позволяет рассматривать accuracy (доля правильных ответов модели), как метрику качества работы алгоритма. Наилучшие результаты показала модель, основанная на архитектуре EfficientNet-B5, достигнув точности классификации в 92,0% на тестовой выборке и 92,3% на валидационной выборке. Эти результаты свидетельствуют о потенциале использования нейронных сетей для автоматизации диагностики остеоартрита по МРТ изображениям коленного сустава.

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧЕ КЛАССИФИКАЦИИ МРТ-ИЗОБРАЖЕНИЙ КОЛЕННОГО СУСТАВА

Фасеты

Оппонент

Научный руководитель

Авторы

Ключевые слова

Год