对基于CNN的方法进行前处理,细分和对膝关节骨关节炎的分类的审查

科学领域:

• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能
• 整形外科 整形外科 整形外科

背景情况:

• 骨关节炎 (OA) 是一种常见的关节疾病,导致疼痛和残疾.
• 膝关节关节炎 (KOA) 是最常见的类型,通常通过X射线诊断.
• 目前的KOA严重程度分类是主观的,需要自动化方法.

研究的目的:

• 审查和比较基于卷积神经网络 (CNN) 的深度学习方法,用于KOA分类.
• 分析现有研究中使用的数据集,预处理,细分和架构.
• 为了确定局限性,并建议未来的研究方向自动化KOA评估.

主要方法:

• 在主要的科学数据库 (IEEE Xplore,PubMed,arXiv等) 进行系统的文献搜索. 在2025年3月之前.
• 对利用深度学习,特别是CNN进行KOA分类的研究进行分析.
• 评估各种成像方式 (X射线,MRI),预处理技术和网络架构.

主要成果:

• 深度学习模型,特别是CNN,显示了自动化KOA分类的潜力.
• 根据数据,成像类型和方法,报告的分类准确性差异很大 (61%-98%).
• 在研究设计和报告结果中存在显著的异质性.

结论:

• 基于CNN的深度学习显示了客观KOA严重性评估的前景.
• 当前研究的方法限制阻碍了临床翻译.
• 未来的研究应该专注于提高模型的稳定性和临床应用的通用性.