Leveraging Spatial and Temporal Features using CNN-LSTM for Improved Bone Fracture Classification from X-ray Images
Notice bibliographique
Résumé
X-ray imaging remains the primary diagnostic tool for identifying bone fractures. Accurate classification of bone fractures from X-ray images is a critical task in the field of orthopedic diagnosis and treatment. However, this task poses several challenges due to the complex and variable nature of fracture patterns, as well as the need to consider the temporal progression of fracture healing. Traditional convolutional neural network (CNN) architectures, while effective in extracting spatial features from X-ray images, may not be sufficient to capture the dynamic and sequential aspects of fracture healing. In this work, we propose an improved Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory (CNN-LSTM) architecture to address the limitations of CNN-only models in bone fracture classification. The proposed method aims to leverage the strengths of both CNNs and LSTMs to enhance the classification performance. The CNN component of the network is responsible for extracting relevant visual features from the X-ray images, while the LSTM layers are used to model the temporal relationships between these features, which are crucial for understanding the progression of fracture healing. Experimental results on a dataset of X-ray images of bone fractures demonstrate the superior performance of the CNN-LSTM architecture compared to traditional CNN-based approaches with 97.33%
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».