Contemporary Machine Learning Approaches Towards Biomechanical Analysis in the Diagnosis and Prognosis Prediction of Knee Osteoarthritis: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Knee Osteoarthritis (KOA) is the second most reported condition for persons 50 years and up; approximated by the continuous degradation of the knee, and eventually extending to the debilitation of biomechanical gait parameters. Inconsistencies with existing diagnostic methods mean that Machine Learning (ML) has been leveraged in creating gait-based predictive models in relation to KOA. The purpose of this study is to explore existing literature with camera and sensor-based methodologies, along with the employed algorithms in the diagnosis and prognosis prediction of KOA. Methods: Searches for literature were accomplished on Google Scholar and PUBMED databases using relevant keywords, within a time frame of 2010 - 2023. Information pertaining to the data collection method, algorithm used, and model performance was collected. Results: After the initial search of 1132 articles, the selection process yielded 22 articles for further review. Of the 22 articles, 10% focused on the prediction of patient outcomes and disease prognosis, while 90% focused on the initial diagnosis or severity prediction of KOA. 28% of the reviewed literature utilized sensor-based technology for biomechanical gait parameter collection, while the remainder utilized a more traditional camera-based approach. While evaluatory metrics varied between studies, of the studies with reported accuracy metrics (n=11), camera-based models had on average a higher accuracy compared to sensor-based algorithms, 92.05% compared to 67.96%, respectively. Discussion: Support Vector Machine (SVM) was found to be the most common algorithm used within the reviewed studies, and had the highest accuracy on average, possibly attributed to the ability of the algorithm to manage small yet high dimensional datasets. The difference in accuracy between camera-based and sensor-based approaches was determined to be statistically significant through application of a Mann-Whitney U Test. While sensors have a reduced quantity of features capable of being measured, it is a more applicable technology for clinical application, indicating an area for future development. Conclusion: Overall, literature concerning the binary classification of symptomatic KOA provided high accuracy, yet further validation to minimize overfitting is required. Furthermore, areas for prognosis prediction and multiclass classification of KOA severity remain as areas for further development.
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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 | 0,016 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».