Automatizované Kellgren–Lawrenceovo hodnotenie osteoartritídy kolena pomocou hlbokého učenia s viacúrovňovým mechanizmom pozornosti

Vedci vyvinuli nový systém hlbokého učenia na automatické hodnotenie osteoartritídy kolena podľa Kellgren–Lawrenceovej stupnice. Systém kombinuje tri kľúčové prvky: sieť Feature Pyramid Network na spracovanie obrázkov v rôznych rozlíšeniach, duálny mechanizmus pozornosti na identifikáciu dôležitých oblastí a techniku knowledge distillation na zlepšenie presnosti. Model bol vyvinutý na 5 000 röntgenových snímkach (3 500 na trénovanie, 1 500 na interné testovanie) a testovaný na ďalších 2 000 snímkach. Pri internom testovaní dosiahol model presnosť 72,6 % a F1 skóre 0,726, čo bolo lepšie ako štandardné modely. Pri testovaní na nezávislých údajoch si zachoval dobrú presnosť 68,5 % s poklesom len o 4,04 %. Chyby sa vyskytovali len medzi susednými stupňami závažnosti bez extrémnych omylov. Systém je interpretovateľný a zameraný na klinicky relevantné oblasti röntgenového snímku.