Variance-Based Osteoporosis Detection and Classification Using Deep Learning Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Osteoporosis is a condition in which bones become fragile and prone to fractures.This condition occurs due to reduced Bone Mineral Density (BMD), heredity, smoking, etc. Dual-energy X-ray Absorptiometry (DEXA) images are used for detecting and diagnosing this disease at its earlier stage.Limited generalization across diverse populations, various imaging modalities, and different algorithms were used for extracting the features, but still led to false positives or negatives.This article introduces a Deep Learning-assisted Variance Computation Technique (DL-VCT).In this technique, the learning network is trained using different classes of osteoporosis based on their ranges.The occurrence of any range in the input DEX image is analyzed using the hidden layer processing.In this hidden layer processing, the pixelate features for standard deviation and mean are used for correlating the training class range.The matching ranges are marked under the appropriate osteoporosis classification.The problem of variance detection and suppression is thus handled by the proposed computation technique to improve the precision.The variance from correlation and training is independently extracted to prevent errors.Using this classification, the medical diagnosis is initiated; the variance of BMD is responsible for this classification verified under different learning repetitions.This technique thus improves the detection and classification accuracy of osteoporosis regardless of its stage.From the experimental analysis, it is seen that for the highest classification factor, the proposed technique improves detection accuracy and precision by 8.27% and 13.77% respectively.
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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 | 0,000 |
| 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 ».