Musculoskeletal Abnormality Detection in Humerus Radiographs Using Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
Musculoskeletal radiographs bring a considerable amount of meticulous expertise in treating Bone diseases (BDs) or injuries. Usually, less experienced doctors are the first ones for assessment of radiographs and it is not surprising for humerus disorders being misdiagnosed. To take care of such misdiagnosis, Deep Learning and Machine Learning could play a major role in diagnosis of the musculoskeletal abnormalities. The presented paper intends to develop a better performing Computer Based Diagnosis (CBDs) model. First, some preprocessing techniques are performed on the chosen dataset of humerus radiographs, eliminating image size variability from the radiographs. Next, two architectures namely-DenseNet201 and Inception V3 were used to classify the given dataset as abnormal or normal. Later, ensemble techniques are applied to improve model's performance. The proposed technique is tested for the publicly available Musculoskeletal Radiographs (MURA) dataset and the qualifier results are compared with present results from the reference paper. For humerus radiographs, the accuracy achieved is 88.54%. Implementation results show the proposed method is a deserving strategy to classify bone disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».