M-CNN-RF: A hybrid deep learning model for accurate pediatric skeletal age estimation using hand bone radiographs
Notice bibliographique
Résumé
Precise and accurate skeletal age estimation using medical imaging is a pivotal and challenging task in the healthcare sector, particularly for identifying potential bone growth issues in infants and newborns. Therefore, this study addresses the pervasive challenges associated with assessing bone abnormalities in pediatric patients, including injuries and infections. Given the importance of early and precise detection of skeletal development, a novel hybrid model is proposed that integrates a modified convolutional neural network (M-CNN) with a robust machine learning (ML) model, specifically random forest (RF), resulting in the M-CNN-RF framework. This model is designed to enhance pediatric bone health assessment by providing an effective method for skeletal age estimation. The M-CNN-RF model is tailored to accurately evaluate hand bone maturation, overcoming the inherent difficulties in skeletal age assessment. The model utilizes the bone age dataset from the Radiological Society of North America that includes 14,236 left-hand radiological images, focusing on the development of a robust model for a precise evaluation based on hand skeleton guidelines. In addition, to enhance the prediction and generalization of the model, data augmentation techniques were employed to increase the size of the dataset. The M-CNN-RF exhibits exceptional performance using numerous performance measures, achieving an accuracy of 97% and precision and recall exceeding 94%. In addition, the model reaches an F1 score of 97%, highlighting the ability of the model to ensure a balance between precision and recall. Furthermore, low mean absolute error (MAE) and mean square error (MSE) values of 0.0141 and 0.0327, respectively, were computed for the proposed model, which demonstrates its notable efficacy in predicting skeletal age. The findings of this study not only contribute valuable information for clinical applications but also underscore the potential of the adopted approach to address the challenges associated with pediatric bone health assessment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».