RANet: a custom CNN model and quanvolutional neural network for the automated detection of rheumatoid arthritis in hand thermal images
Notice bibliographique
Résumé
Rheumatoid arthritis is an autoimmune disease which affects the small joints. Early prediction of RA is necessary for the treatment and management of the disease. The current work presents a deep learning and quantum computing-based automated diagnostic approach for RA in hand thermal imaging. The study's goals are (i) to develop a custom RANet model and compare its performance with the pretrained models and quanvolutional neural network (QNN) to distinguish between the healthy subjects and RA patients, (ii) To validate the performance of the custom model using feature selection method and classification using machine learning (ML) classifiers. The present study developed a custom RANet model and employed pre-trained models such as ResNet101V2, InceptionResNetV2, and DenseNet201 to classify the RA patients and normal subjects. The deep features extracted from the RA Net model are fed into the ML classifiers after the feature selection process. The RANet model, RA Net+ SVM, and QNN model produced an accuracy of 95%, 97% and 93.33% respectively in the classification of healthy groups and RA patients. The developed RANet and QNN models based on thermal imaging could be employed as an accurate automated diagnostic tool to differentiate between the RA and control groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».